Advertisement

MATLAB.rar_matlab高通_多高斯拟合_高斯函数拟合_高斯曲线拟合

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • Python 高斯曲线拟合
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 多峰高斯拟合
    优质
    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）。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 基于高斯曲线的曲线拟合技术
    优质
    本研究探讨了利用高斯函数进行数据拟合的方法和技术，旨在通过优化参数提高模型精度与适用性，适用于数据分析和信号处理等领域。 一种采用高斯曲线实现的曲线拟合方法，并用C++语言进行实现。
     
  • 高斯曲线数据拟合工具-fitgaussian: MATLAB开发
    优质
    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。
     
  • 利用Matlab进行高斯曲线拟合求解
    优质
    本简介探讨了使用MATLAB软件实现高斯曲线拟合的方法与技巧，旨在通过优化参数获得最佳拟合效果，适用于数据分析和科学研究等领域。 基于Matlab的高斯曲线拟合求解涉及使用该软件内置函数或编写自定义代码来实现对数据集进行高斯分布的最佳逼近。此过程通常包括确定给定数据点的最大似然估计参数，如均值与标准差，并通过最小化残差平方和的方法优化这些参数以获得最合适的曲线拟合结果。