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高斯拟合

根据你的数据,绘出曲线图,这个你应该会,就不多说了 点击Origin菜单栏上的Analysis ——> Fitting ——> Non linear Curve Fit ——> Open Dialog 在弹出的对话框中,点击左上角Settings 选项卡(这个是默认的),选择右侧框中Function里面的 Gauss...

可用:lsqcurvefit or nlinfit 进行拟合。格式为:b=lsqcurvefit(fx,b,x,y);b=nlinfit(x,y,fx,b);其中圆括号内的fx为拟合函数,以你的问题,可表示为:fx=@(b,x)b(1)*exp(-((x-b(2))./b(3)).^2);圆括号中的b为初值,其中的b(2)最好能给出峰值对...

需要载入numpy和scipy库,若需要做可视化还需要matplotlib(附加dateutil, pytz, pyparsing, cycler, setuptools库)。不画图就只要前两个。 如果没有这些库的话去 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载对应版本,之后解压到 C:\Pyt...

x=[2001 2002 2003 2004 2005] y=[5.2 12.53 7.31 0.6 6.08] cftool 先执行以上三个语句,接着会出来一个新图,再在上面点“数据”,载入你的x,y,再点拟合,在出来的新图里选择“新拟合”,再在选择拟合类型为“高斯”,接下来点“应用”,就一切OK 以...

新建一个函数,代码如下: function [fitresult, gof] = createFit(x, y) [xData, yData] = prepareCurveData( x, y); % Set up fittype and options. ft = fittype( 'gauss1' ); opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' ); opts...

你先把最少二乘法的原理搞懂吧,其实最少二乘法不难得。 你可以自己推到,不过这些经典的方法,都有现成公式的了。拿本书找出公式,也就是几个矩阵的运算,把你的数据带进去就直接算得出了。

大概是要用fit这个函数,自己写一个fitoption和fittype。 修改一下类似这个的: function test() % input your data here x = -1:0.1:1; y = -5:0.1:5; z = zeros(length(x), length(y)); for i = 1:length(x) for j = 1:length(y) z(i,j) = 1.0...

可以用matlab自带的cftool工具箱,很好用。首先在command window里敲入cftool,然后输入你想要拟合的向量和对应的x坐标,生成数据;然后通过fitting按钮,选择你生成的数据,选择任意你想要的拟合方式,就可以进行拟合了。

试了一下,得到的中心位置不是整数,是一个双精度实型数。下图是Labview自带实例运行结果,提问者可以试一试该实例。 关于使用高斯曲线拟合VI的范例见labview\examples\math\curvefit.llb中的Parametric Curve Fitting VI。

使用matlab中的拟合工具箱吧,很简单的。 在command windows下输入cftool进入拟合工具箱,Data中输入你的数据,然后使用Fitting进行拟合,里面可以选择Gaussian,这样可以得出完整的高斯函数表达式。

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