matlab高斯拟合代码
时间: 2023-07-02 18:22:18 浏览: 92
以下是MATLAB中进行高斯拟合的示例代码:
```matlab
% 生成示例数据
x = 0:0.1:10;
y = 3*exp(-(x-5).^2/(2*2.5^2)) + 0.5*randn(size(x));
% 定义高斯函数模型
gaussFunc = @(p,x) p(1)*exp(-(x-p(2)).^2/(2*p(3)^2));
% 初始参数猜测
p0 = [max(y), x(find(y==max(y))), 2];
% 使用最小二乘法进行拟合
pFit = lsqcurvefit(gaussFunc, p0, x, y);
% 绘制拟合结果
figure;
plot(x, y, 'bo');
hold on;
plot(x, gaussFunc(pFit, x), 'r-', 'LineWidth', 2);
legend('Data', 'Gaussian Fit');
title(sprintf('Fit Results (center = %.2f, sigma = %.2f)', pFit(2), pFit(3)));
xlabel('X');
ylabel('Y');
```
这段代码首先生成一个带有噪声的高斯分布数据,并定义了高斯函数模型。然后使用最小二乘法对数据进行拟合,最终绘制出拟合结果并显示拟合参数的值。
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Matlab高斯曲线拟合代码
以下是使用Matlab进行高斯曲线拟合的代码示例:
```matlab
% 创建一组数据
x = 1:0.1:10;
y = exp(-(x-5).^2/2)+randn(size(x));
% 定义高斯函数模型
gauss = @(p,x) p(1)*exp(-(x-p(2)).^2/(2*p(3)^2));
% 定义初始参数
p0 = [1, 5, 1];
% 进行高斯曲线拟合
pfit = lsqcurvefit(gauss, p0, x, y);
% 绘制原始数据和拟合曲线
plot(x, y, 'o', x, gauss(pfit, x), '-')
legend('原始数据', '拟合曲线')
```
在以上代码中,我们首先创建了一组随机数据,并定义了高斯函数的模型。接着,我们通过使用 `lsqcurvefit` 函数对数据进行拟合,得到了最优的高斯函数参数。最后,我们将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图中,以便于观察拟合效果。
matlab高斯曲面拟合代码
在 Matlab 中,可以使用“拟合工具箱”中的“高斯曲面”函数进行拟合。下面是一个示例代码:
```matlab
% 准备数据
x = rand(100,1);
y = rand(100,1);
z = 2*x.^2 + 3*y.^2 + randn(100,1);
% 高斯曲面拟合
[xData, yData, zData] = prepareSurfaceData(x, y, z);
ft = fittype( 'poly22' );
opts = fitoptions( 'Method', 'LinearLeastSquares' );
opts.Normalize = 'on';
[fitresult, gof] = fit( [xData, yData], zData, ft, opts );
% 可视化结果
figure;
h = plot( fitresult, [xData, yData], zData );
legend( h, '高斯曲面拟合', '数据点', 'Location', 'NorthEast', 'Interpreter', 'none' );
xlabel( 'x' );
ylabel( 'y' );
zlabel( 'z' );
grid on
```
在上述代码中,首先准备了要拟合的数据,然后使用“prepareSurfaceData”函数将数据格式化为拟合工具箱所需的格式。接着,定义了拟合类型为“poly22”的高斯曲面,并使用“fit”函数进行拟合。最后,使用“plot”函数可视化拟合结果。
需要注意的是,拟合高斯曲面的精度和效果受到数据质量、拟合参数等多方面因素的影响,需要根据具体情况进行调整和优化。