选择界面下方的数据栏中的Residual，看是否已经有数据图。点击Initialize Parameter，然后按Fit之后跳至数据表格界面，说明拟合完成。点击开始制作即可回到原数据图，看到图示的画面说明高斯拟合成功。
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可以用lsqcurvefit函数或nlinfit函数，来得到高斯拟合的函数。实现方法：已知数据 x=【。。】；y=【。。
把高斯函数取对数，就可以转化成一个多项式。这个多项式用最小二乘法就可以拟合。
可以用matlab自带的cftool工具箱，很好用。首先在command window里敲入cftool，然后输入你想要拟合的向量和对应的x坐标，生成数据；然后通过fitting按钮，选择你生成的数据，选择任意你想要的拟合方式，就可以进行拟合了。
需要载入numpy和scipy库，若需要做可视化还需要matplotlib（附加dateutil， pytz， pyparsing， cycler， setuptools库）。不画图就只要前两个。
我能想到的是，因为半径已知，通过两个点，可以求出两个原因，然后通过其他的点排除一个点，这样就有了一个初始的圆心，然后，在这个点附近的一个小范围，通过循环找出最优解。
1、fabs函数是一个求绝对值的函数，求出x的绝对值，和数学上的概念相同，函数原型是extern float fabs(float x)，用法是#include math.h。fabs()函数的声明：double fabs(double x)。
2、C语言中fabs是取一个值的绝对值的意思。
3、C语言fabs 是求双精度浮点数的绝对值的函数。输入参数是双精度浮点数，计算结果送返绝对值，也是双精度浮点数。
4、fabs(x)：浮点数（小数）x的绝对值。pow(a， x)：a的x次方，a和x是浮点数，返回值是浮点数（即使a和x都是整数，也会被转换成浮点数，因此整数运算可能损失精度，造成误差）。
1、5x1 - x2 +2x3 = 29 -3x1 - 4x2 + x3 = 5 为例 来说明楼主自己把方程组化为矩阵形式。以下为源代码 。
2、而且我在程序中使用了动态数组方便你今后进行扩展。
3、自己产生[x，y] 2维随机数，用分布函数为权，取用点的个数就可以了。如考虑中心对称，用极座标[r，sita] 也许更方便。2维椒盐噪声，即产生[x，y，1] 和 [x，y，0]， 1 是白点，0是黑点。