matlab 如何用程序进行高斯散点拟合

xi=[0.019,0.023,0.027];%xdatayi=[430,380,256];%ydataabc0=[4,0.5,5];%initialvalues%%初始值设定abc=lsqcurve

我倒是有很多那个程序,但不清楚你需要的是哪一个啊

M=10;%产生M行N列的随机数矩阵N=8;miu1=1;%第一个分布的参数sigma1=2;%第一个分布的参数miu2=6;%第二个分布的参数sigma2=1;%第二个分布的参数R=0.2*norm

clc;clearA=[...1100068292109471471100168292101089149110026829210123114211003682921013711461100468292

首先将y和x1,x2,x3都变为列向量,就是80x1的矩阵如果原来是行向量1x80的矩阵用y=y.'或x1=x1.‘转置一下就可以了将x1x2x3合拼为80x3的矩阵x=[x1x2x3];然后创建函数

functionparameter=customfit(f,x,y,startpoint)%用最小二乘法求曲线拟合的程序.%f是待求函数,x和y是取样点坐标,parameter是待求系数,startp

先把数据都存到行（列）向量x、y里,画散点图：plot（x,y,‘.’）；曲线拟合：ployfit（x,y,n）,n为拟合的次数.polyfit(x,y,n)找到次数为n的多项式系数,对于数据集合{(

cftool

矩阵分解(decomposition,factorization)是多半将矩阵拆解为数个三角形矩阵(triangularmatrix).依使用目的的不同,可分为三种矩阵分解法：1)三角分解法(Tria

这个我会,其实很简单,只要在程序上加上holdon即可,程序如下：x=[0102030405060708090100];y1=[00.070.150.250.350.490.590.720.911.1

三维线图指令：plot3（x,y,z）其中xyz为同维向量.三维曲面：surf（x,y,z）等高线：contou

我这是第一次见到用三维矩阵表示成像系统的,不清楚数学上怎么定义.您是在什么书或者论文里看到的?再问：对，是一篇文章里对一个特定成像系统的定义。如果您想了解我今晚晚些时候把链接附上，现在手机没法加。嗯我

MATLAB中求积分的解析解只有int(f,v,a,b),f是被积函数,v是被积变量,a,b是积分区间对于一些简单的函数来说使用int()函数是很精确的,而且可以进行定积分和不定积分,但是对于复杂的被

y=randn(1,2500);y=y/std(y);y=y-mean(y);a=0;b=sqrt(5);y=a+b*y;就得到了N(0,5)的高斯分布序列.MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数MA

x1x2x3x4,y如果是行向量要转置,b=[a0a1a2a3]x1=[]';x2=[]';x3=[]';x4=[]';y=[]';X=[x1x2x3x4];[b,bint,r,rint,stats]

[q,r]=deconv([1800-10],[2-13])%q是商,r是余数.数组从后到前表示从〇次项到各高次项的系数

如果你是想找一个三阶的多项式拟合你的离散数据的话,可以用PSO.直接用基础pso就可以,不过你的适应度函数是三维(因为是3阶的多项式),要利用你的数据编一个,常用的话就是差值平方和,就是fitness

MATLAB命令是normrnd功能：生成服从正态分布的随机数列,也就是你需要的高斯随机序列>> help normrndNORMRND Random&nbs

roots([100010-100000-10000])ans=3.2345-3.23450+3.0760i0-3.0760i0+1.0051i0-1.0051i

functionzd487022570x1=[0.25,0.278,0.3125,0.357,0.4167,0.3,0.3333,0.375,0.7286,0.5];x2=[0,0.1111,0.12