多峰拟合
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基于GMM的高斯混合模型多峰曲线拟合系统
该项目旨在实现对复杂多峰信号或频率分布曲线的自动分解与精确拟合，利用多个高斯分布函数的加权叠加来逼近原始实验数据。系统集成了期望最大化算法（EM Algorithm）与非线性最小二乘优化（Non-linear Least Squares），能够根据输入数据自动确定或由用户指定高斯分量的数量。其核心逻辑包含初始参数估计、权重系数标准化、以及通过迭代计算使残差平方和达到最小。该方法广泛应用于光谱分析中的重叠峰拆分、金融收益率分布模拟、医学影像直方图建模以及传感器信号处理。代码模块化程度高，支持对噪声数据的平滑
