matlab 高斯（Gaussian)拟合

新建一个函数，代码如下：

function [fitresult, gof] = createFit(x, y)

[xData, yData] = prepareCurveData( x, y) % Set up fittype and options.

ft = fittype( 'gauss1' )

opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' )

opts.Display = 'Off'

opts.Lower = [-Inf -Inf 0]

opts.StartPoint = [y(ceil(length(x)/2)) x(ceil(length(x)/2)) 0.1] % Fit model to data.

[fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft, opts ) % Plot fit with data.

h = plot( fitresult, xData, yData)

xlabel( 'β' )

ylabel( 'R' )

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plot(fitresult.b1,fitresult.a1,'^','markersize',6)

运行它，然后在命令行窗口输入：createFit（x,y）

可以用lsqcurvefit函数或nlinfit函数，来得到高斯拟合的函数。实现方法：

1、已知数据

x=【。。。】；

y=【。。。】；

2、自定义拟合函数模型，如fun = @(a,x) a(1)*exp(-((x- a(2))/a(3))^2) + a(4)*exp(-((x-a(5))/a(6))^2)

式中：a(1)—a1； a(2)—b1； a(3)—c1； a(4)— a2； a(5)—b2； a(6)—c2

3、利用lsqcurvefit函数或nlinfit函数,求出系数

p = lsqcurvefit(fun,a0,x,y)

或

p= nlinfit(x,y,fun,a0)

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