測量高斯擬合方法特點

❶ 什麼是高斯擬合

高斯擬合(Gaussian Fitting)即使用形如：

Gi(x)=Ai*exp((x-Bi)^2/Ci^2)

的高斯函數對數據點集進行函數逼近的擬合方法。

其實可以跟多項式擬合類比起來，不同的是多項式擬合是用冪函數系，
而高斯擬合是用高斯函數系。

使用高斯函數來進行擬合，優點在於計算積分十分簡單快捷。這一點
在很多領域都有應用，特別是計算化學。著名的化學軟體Gaussian98
就是建立在高斯基函數擬合的數學基礎上的。

具體演算法樓主可以去幾大論壇上問問。現在沒時間了。bbs.matwav.com
http://www.simwe.com/forum/archiver/tid-551606.html

❷ 高斯分布的特徵是什麼什麼事極限誤差誤差值通常取多少位什麼是真值的最佳值

一、高斯分布具有以下三個特徵：

1、集中性：正態曲線的高峰位於正中央，即均數所在的位置。

2、對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。

3、均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。

二、極限誤差，是指抽樣推斷中依一定概率保證下的誤差的最大范圍，所以也稱為允許誤差。估計量加上允許誤差形成置信區間的上限，估計量減去允許誤差形成置信區間的下限。極限誤差表現為某置信度的臨界值( 或稱概率度)乘以抽樣平均誤差。即：極限誤差= 臨界值x 抽樣平均誤差。

三、誤差值 通常取兩位，也可以只取一位。
誤差計算公式
標稱誤差=（最大的絕對誤差）/量程 x 100%
絕對誤差 = | 示值 - 標准值 | （即測量值與真實值之差的絕對值）。
相對誤差 = | 示值 - 標准值 |/真實值 （即絕對誤差所佔真實值的百分比）。
系統誤差：就是由量具，工具，夾具等所引起的誤差。
偶然誤差：就是由操作者的操作所引起的（或外界因素所引起的）偶然發生的誤差。

四、在一般計算中，真值的最佳估計值一般取算數平均值

拓展資料

正態分布（Normal distribution），也稱「常態分布」，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二項分布的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測量誤差時從另一個角度導出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。

正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鍾形，因此人們又經常稱之為鍾形曲線。

❸ origin 8.0如何進行高斯擬合

origin 8.0進行高斯擬合的方法：

1、導入數據。點擊file-import-single ASCII，如圖示中的路徑。

❹ 高手指點什麼叫做高斯擬合，以及適用於什麼場合

的高斯函數對數據點集進行函數逼近的擬合方法。 其實可以跟多項式擬合類比起來，不同的是多項式擬合是用冪函數系， 而高斯擬合是用高斯函數系。 使用高斯函數來進行擬合，優點在於計算積分十分簡單快捷。這一點 在很多領域都有應用，特別是計算化學。著名的化學軟體Gaussian98 就是建立在高斯基函數擬合的數學基礎上的。高斯擬合演算法運用到定量分析模型中是可行的，該方法不僅簡化了模型參數，而且提高了模型的可解釋性