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多高斯拟合：在MATLAB中将特定数量的高斯函数拟合至测试信号

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简介：
本项目介绍了一种在MATLAB环境中使用算法将预设数量的高斯函数拟合到给定测试信号上的方法，适用于信号处理与数据分析。 此函数采用一维略带噪声的测试信号，并使用 fminsearch() 函数拟合 6 个高斯函数以确定每个高斯的参数（幅度、峰值位置和宽度）。将这六个高斯信号相加以获得原始测试信号的最佳估计值。该方法可以处理任意数量的高斯分布，仅需基本 MATLAB 环境即可实现，无需额外工具箱支持。

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  • 多高斯拟合：在MATLAB中将特定数量的高斯函数拟合至测试信号
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    本项目介绍了一种在MATLAB环境中使用算法将预设数量的高斯函数拟合到给定测试信号上的方法，适用于信号处理与数据分析。 此函数采用一维略带噪声的测试信号，并使用 fminsearch() 函数拟合 6 个高斯函数以确定每个高斯的参数（幅度、峰值位置和宽度）。将这六个高斯信号相加以获得原始测试信号的最佳估计值。该方法可以处理任意数量的高斯分布，仅需基本 MATLAB 环境即可实现，无需额外工具箱支持。
     
  • MATLAB.rar_matlab高通_多高斯拟合_高斯函数拟合_高斯曲线拟合
    优质
    本资源包提供使用MATLAB进行高通滤波及多高斯函数拟合的技术指导与源代码，涵盖高斯曲线的模拟和分析，适合科研与工程应用。 关于高斯函数在增加白噪声后的曲线拟合问题的研究很有价值，推荐关注这一领域。我在多个渠道分享了相关信息但尚未收到回复。
     
  • 多峰高斯拟合
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    简介：多峰高斯拟合是一种数据分析方法，用于从复杂的数据集中分离并解析出多个重叠的高斯分布成分，广泛应用于物理、化学和生物学等领域。 高斯多峰拟合要求数据基本符合高斯分布（正态分布）。
     
  • 用二维高斯函数拟合模拟数据：MATLAB实现
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB来利用二维高斯函数对模拟数据进行拟合的技术和步骤，适用于数据分析与图像处理领域。 该程序生成一个二维高斯分布，并使用MatLab函数“lsqcurvefit”来拟合数据以确定二维高斯的位置、方向和宽度。运行主文件“mainD2GaussFitRot.m”无需输入参数。定义二维高斯函数的代码包含在“D2GaussFunctionRot.m”和“D2GaussFunction.m”这两个文件中。
     
  • MATLAB多面函数拟合工具包.zip_pipeij1_rainsv2_函数拟合_多面函数拟合_高程拟合
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    本资源提供了一款功能强大的MATLAB工具包，用于实现复杂的数据拟合任务。该工具包支持多面函数拟合及高程拟合等多种应用场景，适用于科研和工程领域中的数据分析需求。 要实现MATLAB高程拟合程序，请确保你有自己的数据文件。直接运行相应的文件名即可开始操作。
     
  • MATLAB中的高斯曲面拟合
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB中实现高斯曲面拟合的方法和步骤，包括数据准备、模型选择以及代码实现等细节内容。 Matlab高斯曲面拟合代码可以直接在Matlab环境下运行，简单方便。
     
  • Matlab2dGaussinafilling.rar_二维高斯_二维高斯拟合_二维高斯曲面_曲面拟合_matlab_高斯填充
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    本资源提供了利用MATLAB进行二维高斯曲面拟合和填充的代码，适用于数据插值、图像处理等领域。包含详细的注释与示例文件，帮助用户快速掌握二维高斯函数的应用技巧。 二维高斯曲面拟合代码采用两个算法编写。
     
  • 高斯曲线拟合-MATLAB开发
    优质
    高斯曲线拟合-MATLAB开发项目专注于利用MATLAB软件进行数据处理和分析，特别针对高斯分布的数据集实施高效的曲线拟合技术。该项目提供了一套实用工具与算法，助力科研人员及工程师在信号处理、统计学等领域中精准解析复杂数据模式，提高数据分析效率和准确性。 函数 [sigma,mu,A]=mygaussfit(x,y) 以及 [sigma,mu,A]=mygaussfit(x,y,h) 可以用于拟合高斯分布 y=A * exp( -(x-mu)^2 / (2*sigma^2)) 。该功能通过局部数据的 polyfit 拟合来完成。参数 h 是一个阈值，表示从最大 y 值高度的数据分数比例。h 的取值应在 0 到 1 之间。如果未提供 h 参数，则默认设置为 0.2。
     
  • Python 高斯曲线拟合
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    本教程介绍如何使用Python进行高斯曲线拟合，包括数据分析和科学计算库的应用，帮助用户掌握数据建模技巧。 用Python编写的单高斯和多高斯模型的代码可以应用于数据分析和机器学习领域，实现对数据分布特性的建模与分析。这类代码通常包括了参数估计、概率密度计算以及拟合效果评估等功能模块，能够帮助研究人员或工程师更深入地理解复杂的数据集，并据此做出更加精准的数据驱动决策。
     
  • DoG：一阶导数的高斯拟合——将高斯的一阶导数与x, y数据相匹配-MATLAB开发
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    本文介绍了一种利用MATLAB进行高斯函数一阶导数与xy数据拟合的方法，提供了一阶导数的参数估计和曲线优化。 函数 [ALPHA, SIGMA, AMP] = DOG(X,Y) 用于将高斯的一阶导数拟合到 x,y 数据上，并通过最小化残差平方和来实现这一目标。输出参数 ALPHA 控制幅度，SIGMA 是标准差，它控制结果曲线的宽度；AMP 表示峰值幅度。该函数由公式 y = normpdf(x,0,SIGMA).*x.*ALPHA 给出。此方法常用于研究序列依赖性问题，例如在文献 doi:10.1038/nn.3689 中所描述的研究。