[sigma,mu,A]=mygaussfit(x,y) [sigma,mu,A]=mygaussfit(x,y,h) 此功能正在适合该功能y=A * exp( -(x-mu)^2 / (2*sigma^2) ) 拟合是由 polyfit 完成的数据的局域网。 h 是阈值，它是分数从数据的最大 y 高度是从。 h 应该是 0-1 之间的数字。 如果 h 尚未被采用，则将其设置为 0.2 作为默认值。

将高斯曲线拟合到数据点。 您可以指定振幅、平均值和标准偏差的初始值，否则它会猜测它们。

FITGAUSS 是通过 Marquardt-Levenberg 非线性最小二乘法最小化将高斯曲线“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。 这意味着曲线由一条直线和一个高斯曲线构成。 输入：“x,y”是输入数据。 “init”是对参数 [abcde] 的初始猜测。 如果为空，它们将根据输入数据自动确定，“w”是权重向量（默认为ones(size(x))）。 输出：“f”是拟合函数的值。 “X”是估计参数。 “err”是标准化错误。 “它”是迭代次数。 来自 Lic 的“极端”功能。 物理学 Carlos Adrián Vargas Aguilera 用于此功能。 例子： x=1:100; a=30； b=45； c=10； d=.3； e=20； f=a*exp(-((xb)./c).^2)+d*x+e; fn=f+2*rand

一种非迭代的利用最小二乘拟合高斯曲线的方法，很经典。

基于Matlab的高斯曲线拟合求解

normrnd_normfit 帮助用户生成一个正态分布的随机集数据，然后在数据的顶部和后面拟合高斯曲线计算其均值和标准差。 它可以帮助用户检查 NORMRND 函数完成了它的工作。它绘制了原始直方图和拟合的直方图。 normrnd_normfit 使用两个 Matlab(R) 函数：NORMRND 和 HIST。

一种采用高斯曲线实现的曲线拟合方法，采用C++实现。