我有一些地方植被指数的原始数据。当我在时间序列上绘制它们时，我得到如下结果：
现在我们可以拟合一些形式的高斯模型
其中“n”是术语数/高斯数。 Matlab确实提供了这种功能，但最大n = 8。
那么我可以获得一些关于如何在Matlab中使用这类函数的帮助吗？
有一个很好的理由为什么Matalb停在某个n，想想它一秒钟，计算你实际拥有多少数据点（比如100），你实际需要多少个自由参数（3xn），所以如果你想要适合比如说15个高斯，你需要至少45个条件，增加噪声以及每个高斯需要几个像素（超过3个）以便适合工作的事实，这需要比你更多的像素和更长的优化过程。当然，如果你试图适应你仍然会得到一个答案，但它不会很强大（垃圾出垃圾），或单值。
这就是我要做的事情：由于数据中的高斯宽度限制为30像素，我将数据分成几个部分（至少由一些像素重叠），并尝试每次都适合较小的高斯＃每个细分。假设你采取范围0<x<30，然后10<x<40等...并在每个发现3-4高斯分开。我的直觉说这会更快更强大。
如果你仍然希望一次适合所有这些，你可以使用like this fex文件......