matlab上实现高斯分布拟合的语句

分别生成XY坐标就可以.蓝色点B=3.5+randn(100,2);红色点R=randn(100,2);得到的是100*2的矩阵,每行是一个坐标

尝试用二次多项式拟合:　　clearall;　　x=2:2:20;　　y=[0.31.232.416.267.958.529.049.179.299.37];　　scatter(x,y,'ko

你提供的两个方程都不好使,用我的.R-square:0.9845,AdjustedR-square:0.9799.clearn1=[1092.4109910971095.61083.91078.210

t=[11.41.622.42.633.644.656];y=[0.264241,0.408167,0.475069,0.593994,0.691559,0.732615,...0.800852,0.

其实函数拟合有很多参考书上都有例题的,参考着改一下数据就OK了~求斜率的话,你是说用回归方程还是最小二乘法啊?简单一点,你就先取完对数,再把公式写进去,用plot函数画出来就好了……一家之言,仅做参考

我曾经写过的一个程序,包含了画点,拟合,误差评估等你相应的删减一些,就能得到你需要的东西了.希望能看的懂：关键就一个函数：a=polyfit(x,y,n);请去matlab:helppolyfit保证

cftool

使用matlab中的拟合工具箱吧,很简单的.在commandwindows下输入cftool进入拟合工具箱,Data中输入你的数据,然后使用Fitting进行拟合,里面可以选择Gaussian,这样可

x=-2:0.01:2;y=cos(8*pi*x);y(find(y

meshgrid生成二维平面上的点,mvnpdf求出各点对应概率密度,需要注意mvnpdf输入参数,mesh画出3维曲面

m=length(x);n=length(y);ifm~=n,error('向量x与y的长度必须一致');ends=0;fori=1:nz=ones(1,length(xi));forj=1:nifj

推荐你使用一个函数nlinfit,我简单给你介绍一下使用方法,以你的模型2为例：第一步：你需要建立一个function文件,名字随便,这里我们命名为"hougen",在这个文件内,你要把模型二描述清楚

使用多项式拟合函数polyfit(x,y,n),其中x是你要你和的自变量,y是你要拟合的因变量,n是你要用到的拟合多项式的最高次数,函数返回这个多项式.具体你的问题：x=[1,2,3,4,5,6,7,

我可以的 General model Gauss1:       f(x) = 

直接用用函数polyfit就可以实现多项式拟合了,p=polyfit(x,y,n),其中x,y为需要拟合的数据向量,n为多项式的次数,p为降幂排列的多项式系数向量.

我看到很多人在这里问的三维数据了.你说的“圆拟合”在三维空间里指球拟合吗?如果你确定这样的话,把数据贴上来然后我写程序.或者你稍微具体说一下你想怎么拟合我们可以讨论下.再问：对，就是把几组三维的数据拟

你看一下whichchi2pdf有没有显示,我的6.5里面都有这个函数.你是不是装的是绿色版的.你试一下whichchi2pdf和helpchi2pdf后再调用这个函数试试.再问：我这个是学校实验室电

你没有给数据啊.cftool输入x和y,然后选择fit类型1linear2quadratic然后给出的SSE就是误差平方和再问：求整套程序谢谢

先把图像输入到matlab中,用imread函数,彩色图是一个三维矩阵,第三维有三列,分别代表RGB,然后分别对每种颜色使用imhist函数求出直方图!再问：有代码吗，我。。。不大会再答：a=imre

这样,在一个程序里：functionhhtdata=[123456789101112];cdata=[3.13.64.24.86.79.11318.92951.178.2113];x0=[300,0.