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高斯模型

关于高斯模型

高斯模型拟合峰，由

$y = \sum_{我 = 1}^{n} {一个}_{我} e^{(- {(\frac{x - b_{我}}{c_{我}})}^{2}]}$

在哪里一个振幅,b为质心(位置)，c与峰宽有关，n拟合的峰数，且1≤吗n≤8。

高斯峰在科学和工程的许多领域都遇到过。例如，高斯峰可以描述线发射光谱和化学浓度测定。

交互式地拟合高斯模型

进入，打开曲线拟合appcftool。或者，点击应用程序标签上的曲线拟合。
在曲线拟合app中，选择曲线数据(X数据和Y数据,或者只是Y数据对索引)。
曲线拟合应用程序创建默认曲线拟合，多项式。
更改模型类型多项式来高斯。

您可以指定以下选项:

选择条款的数量:1来8。
看看结果窗格，以查看模型项、系数值和拟合优度统计信息。
(可选)单击合适的选项指定系数起始值和约束边界，或更改算法设置。
工具箱根据当前数据集为高斯模型计算优化的起始点。您可以在“适合选项”对话框中重写起始点并指定自己的值。
高斯函数具有宽度参数c1的下界限制的0。大多数库模型的默认下限是负，表示系数是不受约束的。
有关设置的更多信息，请参见指定适合的选项和优化的起点。

使用拟合函数拟合高斯模型

打开生活的脚本

这个例子展示了如何使用适合函数对数据拟合高斯模型。

函数的输入参数是高斯库模型适合和fittype功能。指定模型类型高斯后接名词的个数，例如:“gauss1”通过“gauss8”。

拟合两项高斯模型

加载一些数据，拟合一个两项高斯模型。

(x, y) =钛;f =适合(x, y。,“gauss2”)

f =一般模型Gauss2: f (x) = a1 * exp (- ((x-b1) / c1) ^ 2) + a2 * exp (- ((x-b2) / c2) ^ 2)系数(95%置信界限):a1 = 1.47 (1.426, 1.515) b1 c1 = 27.08 = 897.7 (897, 898.3) (26.08, 28.08) a2 = 0.6994 (0.6821, 0.7167) b2 = 810.8 (831.7 790) c2 = 592.9 (500.1, 685.7)