高斯曲线的拟合

资 源 简 介

高斯曲线的拟合

详 情 说 明

高斯曲线的拟合是数据分析中常见的任务，尤其在电磁波信号分析、光谱测量等领域应用广泛。高斯曲线（又称正态分布曲线）具有钟形特征，其数学表达式包含三个关键参数：幅度（峰值高度）、中心位置（均值）和宽度（标准差）。

拟合的核心思路： 数据准备：采集的原始数据可能包含噪声，需先进行平滑处理或基线校正。 参数初始化：通过观察数据估算初始参数（如峰值位置作为均值初值）。 优化算法：常用最小二乘法或梯度下降法迭代调整参数，使理论曲线与实际数据的误差最小化。 评估结果：通过残差分析或R平方值验证拟合质量。

扩展应用： 多峰拟合：复杂信号中可能存在多个高斯峰叠加，需采用混合模型分解。 实时拟合：在动态监测中（如激光波长漂移），可结合滑动窗口算法实现连续拟合。

高斯拟合不仅能提取信号特征，还能帮助量化信噪比或检测异常数据点，是电磁波研究人员的基础工具之一。