matlab 时间序列 高斯分布拟合

matlab 时间序列高斯分布拟合
在Matlab中，我们可以使用高斯分布来拟合时间序列数据。

高斯分布（也称为正态分布）是一种常见的概率分布，它描述了大部分自然现象的分布情况。

首先，我们需要准备时间序列数据。

假设我们有一个包含n个数据点的时间序列，可以使用一个向量表示，记为x。

然后，我们可以使用Matlab的拟合函数fitdist来拟合高斯分布。

拟合的过程可以通过以下代码完成：
```
% 导入时间序列数据
x = [数据点1, 数据点2, ..., 数据点n];
% 拟合高斯分布
pd = fitdist(x', 'Normal');
% 获取拟合结果
mu = pd.mu; % 均值
sigma = pd.sigma; % 标准差
% 绘制原始数据和拟合曲线
hist(x);
hold on;
x_values = linspace(min(x), max(x), 100);
y_values = pdf(pd, x_values);
plot(x_values, y_values, 'r', 'LineWidth', 2);
hold off;
```
在上面的代码中，fitdist函数用于拟合高斯分布。

它的第一个参数是数据x的转置，因为fitdist要求数据是一个列向量。

fitdist 的第二个参数指定要拟合的概率分布类型，这里我们选择了'Normal'表示高斯分布。

拟合完成后，我们可以使用mu和sigma获取拟合结果的均值和标准差。

另外，我们使用pdf函数绘制拟合的高斯曲线。

通过以上步骤，我们可以在Matlab中拟合时间序列数据的高斯分布，并可视化拟合结果。