写出用matlab画一条曲线，两边有噪声，中间是平滑的高斯分布的曲线图的代码

下面是一个简单的示例代码，用于画一个具有噪声和高斯分布的曲线图：

x = linspace(0, 10, 1000); % 创建横坐标向量

% 生成噪声数据
noise = 0.1 * randn(size(x));

% 生成高斯分布数据
mu = 5; % 均值
sigma = 1; % 标准差
gauss = exp(-((x-mu).^2) / (2*sigma^2));

% 合并曲线数据
y = 0.5 * gauss + noise;

% 画图
plot(x, y);

上述代码中，我们首先使用 `linspace` 函数创建一个包含1000个等间隔点的向量 `x`，用作横坐标。然后，我们生成了一个包含噪声的向量 `noise`，使用了 `randn` 函数以正态分布为基础生成随机噪声。

接着，我们使用 `exp` 函数计算了一个高斯分布曲线 `gauss`，其中指定了均值 `mu` 和标准差 `sigma`，并将其乘以一个系数0.5来减小其振幅。

最后，我们将高斯分布曲线和噪声曲线相加，得到最终的曲线 `y`。最后使用 `plot` 函数将 `x` 和 `y` 传递给Matlab进行绘图。

相关问题

matlab 用高斯核函数平滑曲线

Matlab 中可以使用 `gaussianFilter` 函数或者 `imfilter` 函数结合 `'gaussian'` 核来对曲线进行高斯滤波（也称高斯平滑），这有助于去除噪声并平滑数据。以下是基本步骤：

1. 首先，你需要准备你要平滑的数据，假设它是一个一维向量 `data` 或二维矩阵（如果你有一个图像）。

2. 确定滤波器的大小（通常用宽度表示，例如 `[width, width]` 对于二维数据，`width` 单位通常是像素或采样点的数量）和标准差（σ，影响滤波效果的强度）。标准差越大，平滑程度越高。

   % 例如，设置5x5的滤波器，标准差为2
   h = fspecial('gaussian', [5 5], 2);

3. 使用 `gaussianFilter` 或者 `imfilter` 对数据进行滤波操作。对于一维数据：

   smoothed_data = gaussianFilter(data, h);

对于二维数据（如图像）：

   smoothed_image = imfilter(image, h, 'replicate'); % 'replicate' 是边界处理方式之一，还有其他选项如 'nearest'、'circular' 等

4. 结果 `smoothed_data` 或 `smoothed_image` 就是经过高斯平滑后的曲线或图像。