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一维高斯混合数据拟合-gmm_fit(sdata,N)-matlab开发

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简介：
本项目提供了一种使用GMM（高斯混合模型）在Matlab环境中对一维高斯混合数据进行拟合的方法，函数gmm_fit(sdata,N)能够高效地处理给定数据集sdata，并根据指定的组数N来建模。 对数据进行高斯混合拟合。 输入：数据、高斯数。 输出：均值、标准差（西格玛）、权重、mAIC、rmse。 x 轴代表数据范围，而 y 轴代表密度。

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  • 一维高斯混合数据拟合-gmm_fit(sdata,N)-matlab开发
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    本项目提供了一种使用GMM（高斯混合模型）在Matlab环境中对一维高斯混合数据进行拟合的方法，函数gmm_fit(sdata,N)能够高效地处理给定数据集sdata，并根据指定的组数N来建模。 对数据进行高斯混合拟合。 输入：数据、高斯数。 输出：均值、标准差（西格玛）、权重、mAIC、rmse。 x 轴代表数据范围，而 y 轴代表密度。
     
  • GaussianFit：一维高斯拟合点分布-MATLAB开发
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    GaussianFit是一款用于MATLAB环境的一维高斯拟合工具，能够有效地对数据点进行高斯曲线拟合分析，适用于科研与工程中的数据分析需求。 此函数用于对数据分布进行高斯拟合，并且基于MATLAB内置的lscov函数。实际上，它是作为在日志空间中的lscov接口实现的。此外，该函数还包含了一种自动计算权重数组的方法，以消除由分布尾部噪声引入的偏差。
     
  • gaussian_mixture_model.m: 用EM算法估算一维高斯混合模型参数-MATLAB开发
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    这段MATLAB代码实现了使用期望最大化(EM)算法估计一维数据集中的高斯混合模型(GMM)参数，适用于聚类和概率密度估计。 高斯混合模型意味着每个数据点是从C类中的某一类别随机抽取的，其中从第i类抽取的概率为p_i，并且每一类都遵循平均值为mu_i、标准差为sigma_i的正态分布。给定一组通过这种分布提取的数据，我们的目标是估计这些未知参数。这里使用的算法是EM（期望最大化）。简单地说，如果我们知道N个输入数据点中每一个所属的具体类别，则可以将它们分开，并使用最大似然法来估算每个类别的参数。这被称为M步骤。E步骤则是根据每一轮前一个迭代的参数估计值为每一数据点选择其可能属于的未知类别（软分类）。通过这种方式隐式地对数据进行聚类，从而进一步估计各类别中分布的具体参数。 当前代码仅适用于一维数据分析，主要用于解释混合模型和EM算法的概念。然而，该方法很容易推广到更高维度的数据分析应用当中。
     
  • 高斯曲线拟合-MATLAB开发
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    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。
     
  • 高斯曲线数据拟合工具-fitgaussian: MATLAB开发
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    fitgaussian是一款用于MATLAB环境的数据分析工具，专门针对高斯分布的数据进行拟合。通过该工具可以便捷地处理实验或观测数据，提取并可视化高斯分布的参数特征，适用于科学研究和工程应用中的数据分析任务。 FITGAUSS 是一个使用 Marquardt-Levenberg 非线性最小二乘法来将高斯曲线“f”拟合到实验数据的函数。 拟合函数的形式为 a*exp(-((xb)/c)^2)+d*x+e，这意味着它由一条直线和一个高斯曲线组成。 输入参数包括：“x,y”代表输入的数据，“init”是对于参数 [abcde] 的初始猜测（如果为空，则根据数据自动确定）以及“w”，即权重向量，默认为 ones(size(x))。 输出结果包括：拟合函数的值f，估计出的参数 X ，标准化误差 “err” 与迭代次数 “it”。此功能由物理学领域的 Carlos Adrián Vargas Aguilera 提供。例如，对于给定的数据集 x=1:100；a=30, b=45, c=10, d=.3 和 e=20 的情况下，函数 f=a*exp(-((xb)./c).^2)+d*x+e 被定义，并且 fn=f+2*rand 用于生成带有随机噪声的数据集。
     
  • 用二维高斯函数拟合模拟数据：MATLAB实现
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 高斯混合模型_GaussianMixtureModel_2-.zip_MATLAB代码_混合高斯代码_混合高斯模型
    优质
    本资源提供基于MATLAB编写的高斯混合模型（GMM）代码，适用于数据聚类和概率分布建模等场景。包含详细的文档指导与示例数据，帮助用户快速上手实现复杂的数据分析任务。 关于高斯混合模型（GMM）的MATLAB源代码。