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cxd15505

银虫 (小有名气)

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[交流] 【求助】用matlab 模拟高斯拟合已有2人参与

先在想把光谱数据，用matlab用高斯拟合重新模拟求出最大峰值，但是看了help还是不知道如何使用。求教。
举个简单的例子x=[1,2,3,4,5,6,7]
y=[1,3,5,10,6,4,2]
请问用matlab用高斯拟合如何实现，请写明编写代码，谢谢

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1楼 2010-04-19 09:42:23

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anyuezhiji

银虫 (正式写手)

星空行者

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adu886886(金币+2):谢谢交流 2010-04-20 08:19
cxd15505(金币+5): 2010-04-20 08:54

很简单的

引用回帖:

function gussfit
%正态分布拟合
%%PSL@CSU
%%QQ:547423688
%%Email:anyuezhiji@qq.com
%%Edit @ 2010.4.19
x=[1,2,3,4,5,6,7];
y=[1,3,5,10,6,4,2];
%这样
% R=[];
% for i=1:length(x)
%    R=[R repmat(x(i),1,y(i))];
% end
% [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(R)
%或
alpha=0.05;
censoring=[];
[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(x,alpha,censoring,y);
disp(['在',num2str(100*(1-alpha)),'%的置信度下：']);
disp(['峰值mu为  : ',num2str(muhat,'%10.5f')]);
disp(['置信区间为:  [',num2str(muci','%10.5f'),']']);
disp(['sigma为  : ',num2str(sigmahat,'%10.5f')]);
disp(['置信区间为:  [',num2str(sigmaci','%10.5f'),']']);
[mu1,sigma1]= normpdffit(x,y/sum(y),muhat,sigmahat);
disp(['继续调用自定义函数拟合：']);
disp(['峰值mu为  : ',num2str(mu1,'%10.5f')]);
disp(['sigma为  : ',num2str(sigma1,'%10.5f')]);
figure;
%绘制直方图
bar(x,y/sum(y));
hold on;
%绘制对应点
plot(x,y/sum(y),'ro');
%定义绘图区间
t=min(x)

max(x)-min(x))/50:max(x);
%拟合分布曲线数据
nyf=normpdf(t,muhat,sigmahat);
plot(t,nyf,'r-');
mynyf=normpdf(t,mu1,sigma1);
plot(t,mynyf,'k-.','LineWidth',2);
legend('hist','hist value','normfit','mynormfit');
function [muhat,sigmahat]= normpdffit(x,y,mu0,sigma0)
%正态分布pdf参数估计
p=[mu0 sigma0];
opt=optimset('TolX',0.001,'Display','off');
[x,fval]=fminsearch(@mynormfit,p,opt,x,y);
muhat=x(1);
sigmahat=x(2);
function Variance= mynormfit(p,x,y)
%计算对于任何一组参数p(1)，p(2)，给出当前数据下的方差来。
Variance=var(y-normpdf(x,p(1),p(2)));

引用回帖:

在95%的置信度下：
峰值mu为  : 4.19355
置信区间为:  [3.65430 4.73280]
sigma为  : 1.47013
置信区间为:  [1.17480 1.96509]
继续调用自定义函数拟合：
峰值mu为  : 4.17697
sigma为  : 1.45444