matlab直方图拟合（如何用MATLAB做数据正态分布拟合图像）

本文目录

• 如何用MATLAB做数据正态分布拟合图像
• matlab绘制直方图
• 如何用matlab画直方图
• 初学者求问如何用matlab画出如图所示频率分布直方图和概率密度曲线直方图的纵坐标是概率不是频率
• Matlab中，如何根据已知的直方图，近似求得其概率密度函数图呢
• 怎样用matlab画频率直方图
• Matlab中怎样将直方图进行曲线拟合
• 求教，数据求直方图，拟合曲线，求函数，然后求某数据的概率，可用exel，spss，matlab等任意方式
• matlab difttool 工具箱做直方图拟合怎么查看函数表达式
• 请问用matlab做出三维曲线拟合后再加什么函数才可以看到拟合的精度啊

如何用MATLAB做数据正态分布拟合图像

1、首先，确定所绘制图表是哪种拟合函数？比如拟合正态分布函数等。

例、根据实验得出一份数据，要判断是不是其是服从哪种分布，将其转换为柱状图应该最为直观了。部分数据截图，如图所示，

2、、将数据一定的规则分组，比如距离范围等，也就是将相似的数据归为一类，并记录这一组的频数（个数）。如图部分组数据所示，

3、数据准备好之后，接下来就是绘制柱状图，简单的Matlab代码和柱状图，如图所示，

4、由画出的柱状图可知，此数据近似服从正态分布。则根据原始数据计算出正态分布的关键数值为：均值，方差，标准差。

5、f = @(x) normpdf(x,均值,标准差),概率密度f*总数等于拟合的的频数，则拟合的图形，如图所示，

6、拟合图绘制好以后，就是设置横纵坐标轴，如图所示，

7、另外如果想要画频率概率图，方法类似只需要将，频数除以总数得出频率即可，正态分布f(x)就是概率。

matlab绘制直方图

举个例子 A=imread(’cameraman.tif’); hist(A(:),0:255);xlim(); hist是将数据做出频数图的命令 这里A就是一个图像矩阵。 你可以用imshow(A)查看该图像。’cameraman.tif’在matlab中自带。A(:)是将A写成一列（否则hist会分别对每一列进行统计） 0:255就是分组。hist会将其分成256个组进行统计。 分别为(-inf,0.5](0.5,1.5](1.5,2.5]...(253.5,254.5](254.5,inf) 因为灰度图像是0-255的整数，因此这样正好统计出各灰度值的个数。 n=hist(A(:),0:255)可以返回每个灰度值的个数。 xlim就是限定x轴的范围而已

如何用matlab画直方图

matlab中，绘制二维直方图的函数是bar，绘制三维直方图的函数是bar3，以下分别列出其用法：

调用格式：bar(x,y,选项) ，其中，x,y是维数相同的矩阵或者向量，配对的x,y按对应的列元素为横纵坐标绘制，选项是一些绘图控制选项，可选；

例如，绘制y=2exp(-0.5x)的条形图

bar3(x,y)或者bar3(y),前者在x指定的位置上绘制y中元素的条形图，后者y的每一个元素对应于一个条形。

初学者求问如何用matlab画出如图所示频率分布直方图和概率密度曲线直方图的纵坐标是概率不是频率

histfit(x,n)可直接给出直方图的拟合曲线，n是直方图的的区间数，x是你的数据。

Matlab中，如何根据已知的直方图，近似求得其概率密度函数图呢

举个例子X=normrnd(10,4,1380000,1);%生成1380000个均值为10标准差为4的正态分布随机数=normfit(X(:))%对这些数据进行正态分布拟合hist(X,-10:.1:60);axis();figurefplot(@(x)normpdf(x,mu,sigma),)

怎样用matlab画频率直方图

matlab绘制直方图语法：n = hist(Y)n = hist(Y,x)n = hist(Y,nbins) = hist(...)hist(...)hist(axes_handle,...)描述：直方图显示了数据值的分布情况。n = list(Y)将向量Y中的元素分到10个等间隔的范围内，并返回每个范围内元素的个数作为一行向量。如果Y是一个m x p的矩阵，hist将Y的每一列作为一个向量，并返回一个10 x p的矩阵n。n的每一列的值对应Y的该列。n = hist(Y, x)x是一个向量，返回x的长度个以x为中心的，Y的分布情况。例如：如果x是一个5元素的向量，返回Y在以x为中心的，x长度个范围内数据直方分布。注：如果更需要制定数值边界而不是中心，可以使用histc。n = hist(Y, nbins)nbins是一个范围，使用nbins间隔数。 = hist(...)返回n和xout，包含有数目频率和间隔位置。可以使用bar(xout, n)来绘制直方图。hist(...)使用上述方法绘制没有输出的直方图。hist(axes_handle)使用exes_handle轴绘制，代替目前的轴（gca）。

Matlab中怎样将直方图进行曲线拟合

》》 x=;》》 hist(x);》》 hold on》》 x=0:0.1:64;》》 y=(0.11.*(x-0.074).^(-0.159)).*exp(-(x-0.074).^0.84/7.628);》》 plot(x,y);Warning: Imaginary parts of complex X and/or Y arguments ignored。

求教，数据求直方图，拟合曲线，求函数，然后求某数据的概率，可用exel，spss，matlab等任意方式

数据为-9 -7 -6 -6 -5 -4 -2 3 3 3 3 5 5 8 9 9，p1求》=4的概率，p2求《=0的概率。

Matlab示例代码:

a=;

hist(a);

p1=sum(a》=4)/length(a)

p2=sum(a《=0)/length(a)

结果：

p1 =

    0.3125

p2 =

    0.4375

最好能事先知道期望的模型（比如说“高斯分布”，beta分布之类的），这样可以拟合模型参数，可以更好一些，你给的数据量太少了。

matlab difttool 工具箱做直方图拟合怎么查看函数表达式

复制拟合结果（拟合函数及系数），写成完整的表达式，然后用int（）函数计算积分。函数使用格式 int(’f(x)’) 求不定积分 int(’f(x)’,a,b) 求定积分

请问用matlab做出三维曲线拟合后再加什么函数才可以看到拟合的精度啊

频率直方图我没太用过 但是其他形式的曲线 比如控制领域的时域图用一下方法是可以实现的。首先：想办法读出样本点，x=(),y=() (在7.0里用小括号就可以了，不同版本可以自行改一下）之后可参见如下方法，我也是转载ilove.MATLAB论坛上的方法 用过很好用转载：“在Matlab 6.5以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。下面给你简单介绍一下它的使用方法。首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。例如在命令行里输入下列数据:x=(0:0.02:0.98)’;y=sin(4*pi*x+rand(size(x)));此时x-y之间的函数近似的为正弦关系，频率为2，但是存在一个误差项。可以通过作图看出它们的大体分布:plot(x,y,’*’,’markersize’,2);打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个Data对话框，在Data Sets页面里，在X Data选项中选取x向量，Y Data选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Create data set按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。点击Fitting...按钮，出现Fitting对话框，Fitting对话框分为两部分，上面为Fit Editor，下面为Table of Fits,有时候窗口界面比较小，Fit Editor部分会被收起来，只要把Table of Fits上方的横条往下拉就可以看见Fit Editor。在Fit Editor里面点击New Fit按钮，此时其下方的各个选框被激活，在Data Set选框中选中刚才建立的x-y数据组，然后在Type of fit选框中选取拟合或回归类型，各个类型的拟合或回归相应的分别是：Custom Equations 用户自定义函数Expotential e指数函数Fourier 傅立叶函数，含有三角函数Gaussian 正态分布函数，高斯函数Interpolant 插值函数，含有线性函数，移动平均等类型的拟合Polynomial 多项式函数Power 幂函数Rational 有理函数（不太清楚，没有怎么用过）Smooth Spline ？？（光滑插值或者光滑拟合，不太清楚）Sum of sin functions正弦函数类Weibull 威布尔函数（没用过）不好意思，没有学过数理统计，所以很多东西都是用了才知道，翻译也就不太准确。不过在Type of fit选框下方有一个列表框，基本上各个函数类里的函数都写成解析式列在下方以供选择，所以找合适的函数还是比较容易的。在这个Type of fit选框中选择好合适的类型，并选好合适的函数形式。于是点击Apply按钮，就开始进行拟合或者回归了。此时在Curve Fitting Tool窗口上就会出现一个拟合的曲线。这就是所要的结果。在上面的例子中，选择sum of sin functions中的第一个函数形式，点击Apply按钮，就可以看见拟合得到的正弦曲线。在Fitting对话框中的Results文本框中显示有此次拟合的主要统计信息，主要有General model of sin1:....... (函数形式）Coefficients (with 95% conffidence range) (95%致信区间内的拟合常数）a1=... ( ... ...) （等号后面是平均值，括号里是范围）....Godness of fit: (统计结果）SSE: ... （方差）R-squared: ... (决定系数，不知道做什么的）Adjusted R-squared: ... (校正后的决定系数，如何校正的不得而知）RMSE: ... (标准差）上面的例子中经过拟合得到的函数最后为y=0.9354*sin(12.36x+6.886)频率为1.98加减0.03，和原来设置的频率为2符合，相对误差为1.5%。这是曲线拟合工具箱的一个最简单的使用方法，上面还有很多功能，写是写不完的，自己参照这个基本的思路，翻着英汉词典，看着帮助，然后一个按钮一个按钮的试吧。另外要说的是，如果想把这个拟合的图像导出的话，在Curve Fitting Tool窗口的File菜单下选Print to Figure，此时弹出一个新的图像窗口，里面是你要导出的图像，在这个figure窗口的File菜单里再选Export，选择好合适的格式，一般是jpeg，选择好路径，点击OK就可以了。出来的图像可以在Word等环境中使用，就不多说了。要修改图像的性质，如数据点的大小、颜色等等的，只需要在对象上点右键，就差不多可以找到了。”上面所说的X，Y向量就是样本点。下面是转载的网址，希望有用处ilovematlab是个不错的论坛，我也是刚发现，不过帮助很大，基本的问题在那都会有答案。