MATLAB直方图自适应拟合工具箱 - 自动数据分布分析与智能模型选择

资 源 简 介

基于MATLAB开发的直方图拟合工具箱，可自动分析数据分布特征并从正态、指数、伽马等多种概率分布中智能选择最优拟合模型，提供拟合优度评估与可视化对比功能，用户可直接运行主程序完成全自动分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的直方图自适应拟合工具箱

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB开发的直方图自适应拟合工具箱，旨在为用户提供专业、便捷的数据分布拟合解决方案。工具箱能够自动分析输入数据的分布特征，智能选择最优概率分布模型，并完成参数估计、拟合优度评估和可视化展示。无需复杂的配置和编程经验，用户即可获得高质量的统计分析结果。

功能特性

• 自动分布识别：采用自适应算法智能分析数据特征，从多种候选分布（如正态分布、指数分布、伽马分布等）中自动选择最优模型。
• 高精度参数估计：基于最大似然估计方法进行分布参数优化，确保拟合精度。
• 全面的拟合优度检验：内置K-S检验、卡方检验等多种统计检验方法，提供p值、统计量等量化评估指标。
• 灵活的数据输入：支持多种数据格式输入，包括MAT文件（.mat）、CSV文件、TXT文件中的数值矩阵，也支持直接输入MATLAB数组。
• 可定制的拟合选项：用户可选择指定分布类型进行拟合，满足个性化分析需求。
• 丰富的输出结果：

- 生成拟合分布曲线与原始数据直方图的叠加对比图。 - 提供详细的拟合参数估计值（如均值、方差）及其置信区间。 - 生成完整的拟合优度检验报告。 - 支持将拟合结果导出至Excel或MAT文件，便于后续分析。

使用方法

1. 准备数据：将待分析的数据准备为单列或多列数值矩阵，保存为.mat, .csv或.txt文件，或在MATLAB工作区中创建数值数组。
2. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中运行main函数。程序将引导用户选择数据源（文件或工作区变量）。
3. （可选）指定分布：如果用户希望对特定分布进行拟合，可根据提示输入分布类型名称（如'normal'）；若不指定，则程序自动选择最优分布。
4. 查看结果：程序执行完成后，将在图形窗口中显示拟合对比图，并在命令窗口输出详细的参数估计和拟合优度报告。
5. 导出结果：根据提示选择是否将拟合结果导出为外部文件。

基本命令示例： % 最简单用法：运行后选择数据文件或工作区变量 main();

% 指定数据文件路径进行拟合 main('path/to/your/data.csv');

% 指定工作区变量和工作区变量名进行拟合 main(myDataVariable);

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能流程，具体包括：数据读入与预处理、分布模型的自动筛选或按用户指定进行选取、采用最大似然估计法完成所选分布模型的参数计算、执行拟合优度的定量假设检验、生成包含原始直方图与拟合曲线的对比可视化图形、在命令行界面详细展示参数估计值与检验统计量结果，并提供将完整分析结果输出至指定格式文件的能力。