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GaussianFit：一维高斯拟合点分布-MATLAB开发

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 拟合截断正态(高斯)分布：MATLAB中的截断分布拟合方法
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    本文章介绍如何在MATLAB中实现对截断正态（高斯）分布的数据进行参数估计的方法，旨在提供实用编程技巧和统计分析知识。 Matlab 不允许直接处理被截断的数据集分布情况。在高斯分布的情况下，Matlab 只计算均值和标准差，并将它们作为概率密度函数的参数使用。然而，如果从一侧切割分布（例如测量值低于某个检测阈值时），这种方法就不再适用了，拟合出的分布会受到影响而发生偏移。这里我举一个小例子来说明在这种情况下如何进行拟合。
     
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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。
     
  • PM_随机粗糙面_基于线性滤波的一维高斯分布模拟_一维高斯滤波.zip
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    本资源提供了一种基于线性滤波和一维高斯分布的算法，用于生成随机粗糙表面。通过应用一维高斯滤波技术，能够高效地模拟出具有自然纹理特征的表面结构。适合于材料科学、计算机图形学等领域的研究与开发工作。 PM_粗糙面_线性滤波法模拟一维高斯分布的随机粗糙平面_一维高斯滤波.zip
     
  • 基于MATLAB的一维高斯积分点求解算法
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    本研究提出了一种在MATLAB环境中实现的一维高斯积分点求解算法，旨在高效准确地计算数值积分。该方法利用了高斯求积理论，并通过优化代码提高了计算效率和精度。 输入所需的阶数要求，系统将返回积分点坐标及相应的系数。
     
  • 一维高斯低通滤波器：获取一维高斯低通滤波器的系数-MATLAB开发
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    本项目提供了一种方法来计算和获取一维高斯低通滤波器的系数，适用于信号处理中的平滑操作。使用MATLAB实现，便于科研与工程应用。 此函数用于返回高斯低通滤波器的系数。高斯滤波器的优点在于其在时域内无振铃或过冲现象；然而，它的缺点是在频域中滚降速度较慢。 使用该函数需要提供采样率 SR（以赫兹为单位）和截止频率 fco（同样以赫兹计）。通过这些参数可以计算出长度为 L 的 FIR 滤波器的系数。需要注意的是，L 总是奇数，并且这个对称的 FIR 滤波器具有延迟 NSR 秒。 示例用法包括：当 SR 设定为 1000 Hz 而 fco 设置在 50 Hz 的情况下，可以使用以下命令来计算高斯滤波器的频率响应： ``` freqz(gaussfiltcoef(1000,50),1,256,1000); ``` 另一个示例为：当以每秒 5kHz 的采样率对信号 X 进行处理时，使用 fco=500 Hz 的高斯滤波器可以这样操作： ``` y = filter(gaussfiltcoef(5000,500),1,X); ``` 最后需注意的是，在当前版本中 SR 和 fco 未进行健全性检查。
     
  • 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。
     
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    三维高斯球状分布是一种在空间中描述点概率分布的方法，其特点是分布中心处概率密度最高，向四周逐渐减小，常用于模拟自然现象和构建计算机视觉、机器学习中的模型。 很多时候我们需要一维或二维的高斯分布，但有时也需要三维球形对称的高斯分布。