求问怎么把最左边那个数据去掉然后做瑞利分布拟合？

PEELAY

一个matlab拟合工具箱的问题请教大神。
程序如下：
% [) B& W$ w6 u5 _6 I6 e4 p' yclear
' {( ?; c- u+ t) S, ^close all
% 仿真一个LFM脉冲，并做距离处理
C = 3e8;
' A" b0 a8 m7 x0 FTp = 0.32;     %脉宽
2 r% k: I6 G8 I9 H) ?: F! aTpp = 0.5;    %脉冲重复周期
fsx = 6000;      %采样率
Bw = 2000;      %带宽
# f1 t( a( _4 Q8 J! {/ Z7 ~
Np = Tp * fsx;     %脉冲内点数1920
( j7 X" q& P! w1 A; }3 l! k6 MNpp = Tpp * fsx;   %脉冲重复周期内点数3000
K = Bw / Tp;      %调频斜率
, j. A/ T- J; d/ l  Ftp = (-Np/2:Np/2-1)' / fsx;   %零中频
2 C% m8 ?! a/ v0 T8 {. rtpp = (0:Npp-1)' / fsx;  
rng_fs = C/2/fsx;

% k0 a* a. N- `) ?5 L7 u2 \' w%% 噪声和信号幅度计算
) \  w# \6 e5 rSNR = -10;           %信噪比
JNR = 10;            %干噪比
9 Q5 k! \' Z" s3 _A_noise = 1/sqrt(2);         %噪声信号幅度
5 k* S& E4 u& @! C  c/ HA_tar  = 10^(SNR/20);      %目标信号幅度
. m  A& b1 V4 b9 V2 l7 q  s' lA_jam = 10^(JNR/20);       %干扰信号幅度
%% 本振
, w- R' _; O9 s. c* ~sigLFM = exp(1i*pi*K*tp.^2);  %LMF信号
sig_LOS = [sigLFM ; zeros(Npp-Np, 1)];
5 z0 `' t" _' A* O& vfigure
+ Y5 g( a1 U  q# T: s3 gplot(real(sig_LOS))
. C) D% `6 b! F% C. h$ laxis([0 2000 -1 1])
title('LFM脉冲实部')
- L! P1 D# v( h, m" L7 K
2 U7 A8 u5 z% G" a2 F- S- ^% figure
% plot(db(fftshift(fft(sig_LOS))))
" Z4 }% s" n, o  {, o0 I5 d! K% figure
% plot(abs(sig_LOS))
. H% W% ^; _( N1 k( @$ O% title('LFM脉冲幅度')

%% 目标回波
t_delay = 0.08;    %目标回波时延
4 s( g2 G- K- G4 m. S  }t_rng = t_delay*C/2;     %目标位置1.2e7
9 E+ z, f/ \- u0 `; E- C, oNshift = round(t_delay * fsx);    %计算时延对应的点数
' h' c" @# Z& R% _2 c+ T- xsig_tar = circshift(sig_LOS, Nshift);   %用循环右移实现目标时延
, B: {& ?& q6 Q- z  Zsig_tar_noise = A_tar*sig_tar + A_noise*(randn(Npp, 1) + 1i*randn(Npp, 1));
6 K1 T' D! }+ a0 d
figure
plot(real(sig_tar))
title('目标回波实部')
. c* h2 n  f& h# ~
9 G& d: {* @6 D% figure
) p: A2 ?* m2 k0 v6 K: C% plot(abs(sig_tar))
% title('目标回波幅度')
. ?# {: V8 A, d
%% 距离处理
" v2 Y: |/ e) C0 q; |, pdata_rng = range_process_mf(sig_LOS, sig_tar_noise, 3000);
4 |: \% W# q/ D: p% y! f$ Laxes_rng = rng_fs*(1:3000);
4 a+ B) o5 |* g2 V1 afigure
( J. {$ r4 q9 K$ splot(axes_rng, db(data_rng))
xlabel('距离/m')
ylabel('幅度/dB')
title('信号距离压缩结果')
%% 箔条
7 u7 B( B% k8 B: p' r, M& ~6 ~6 u% vnChaff = 2000;  %箔条个数
f0 = 45e9;  %载频
fdrchaff = 50;  %箔条云整体Doppler频率
3 x+ e' @5 m- E0 g% C/ gfschaff = 6000; %采样率
Tchaff = 0.5; %脉宽
# B! P; T' f  ]) Q% ^Nchaff = fschaff*Tchaff;
8 ~# T! H7 Y9 \# ~4 Svar = 1.4;  %方差
. M+ H9 B. c% j# ic=3e8;
lambda = c/f0;  %波长
, N8 R6 Q: W8 e# ~stchaff = zeros(1,Nchaff);st00 = zeros(1,Nchaff);
st1chaff = [];
0 ~. s1 n% c) E) h; `% X4 Z( f' Xvc = 0+sqrt(var)*randn(1,nChaff);  %随机的速度
' z0 y* N5 n7 i, Pt = 0:1/fschaff:Tchaff-(1/fschaff); %时间轴
t = t+1;
for i=1:nChaff
    vci=vc(i);
" K- V) z* M* p5 B0 J' b  T    fdchaff=2*vci/lambda;
    fdi=fdchaff+fdrchaff;
( [* Y; l3 V% I7 Z    st0=cos(2*pi*(f0+fdi)*t);
    st00=st0+st00;
    st1chaff=exp(1j*2*pi*(f0+fdi)*t)*exp(1j*randn());
. G' e# o4 N! z: B0 }    stchaff=stchaff+st1chaff.*sig_LOS.';
. y/ r' T; _' Rend
spchaff=fftshift(fft(stchaff));
. N, H5 b; Y! e6 {2 lfigure
- L6 v, k8 R( x: w( Tplot(abs(stchaff))
title('箔条时域波形')
axis([0 2000 0 140])
xlabel('时间/s')
ylabel('幅度')
figure
plot(db(spchaff))
- x" i: s, W% c" X4 L6 R& Y7 R$ ytitle('箔条频谱')
xlabel('频率/Hz')
: j0 z& K) {( s) b: T+ F5 Aylabel('功率谱密度')
0 k8 Y  S8 o3 w$ R" a" M# Lamp_coef = 0.05;
9 A7 M( c) [6 qstchaff = amp_coef*stchaff;
data_st = range_process_mf(sig_LOS, stchaff, 3000);
+ K# W- s( U! [2 m4 Z$ Y) Nfigure
plot(axes_rng, db(data_st))
. ]  }9 D/ p. Y/ f3 s0 X( Bxlabel('距离/m')
ylabel('幅度/dB')
title('箔条距离压缩结果')
1 \% U9 {8 ~: b/ z9 H
5 S3 r- G; r0 C' I6 wdfittool(abs(stchaff))  %幅度拟合

幅度拟合的结果如图
求问怎么把最左边那个数据去掉然后做瑞利分布拟合？
请教大神，非常感谢！

: I' z2 t+ }( A9 u8 C, c* i$ O  S

Taio

先确定用来绘图的两个向量draw_x,draw_y然后把它们对应横轴最左侧的元素删掉。

Taio

然后用raylfit函数或者fitdist函数拟合。