Определение коэффициентов для аппроксимации сигнала методом наименьших квадратов

%известный сигнал
x=1:250;
load('A_source');
y=A_source;
 
%поиск экстремумов
yd = diff(y); 
yds = sign(yd); 
iy = (yds(1:end-1)~=yds(2:end)); 
mask(2:length(iy)+1) = iy; 
ind = find(mask); 
 
%взятие первого интервала
y1=y(1:ind(2))+0.21; % +0.21 чтобы y был положительным
x1=1:ind(2);
 
%интерполяция заданной функцией
ftype1 = fittype('a1*(exp(-(x-b1).^2*c1))');
fresult1 = fit(x1',y1',ftype1);
fy1 = fresult1.a1*(exp((-x-fresult1.b1).^2*fresult1.c1));
 
figure(1)
plot(1:ind(2),fy1(1:ind(2))-0.21) % -0.21 чтобы вернуть на место

%взятие первого интервала
y1=y(1:ind(2));         % я начал с нуля
x1=(1:ind(2))/50;       % 0 .. 2
 
%интерполяция заданной функцией
opt = fitoptions('Method','NonlinearLeastSquares',...
               'Lower',[-1 0 0],...             % нижняя граница [a1 b1 c1]
               'Upper',[1 10 10],...            % верхняя граница [a1 b1 c1]
               'StartPoint',[-0.01 5 0.001]);   % стартовые
func = 'a1*(exp(-(x-b1).^2*c1))';
ftype1 = fittype(func,'options',opt);
F1 = fit(x1',y1',ftype1)
fy1 = F1(x1);

function [fitresult, gof] = createFit(x, A_source)
 
%% Fit: 'untitled fit 1'.
[xData, yData] = prepareCurveData( x, A_source );
 
% Set up fittype and options.
ft = fittype( 'a1*exp(-(x-50).^2.*(b1*(x<=50)+c1*(x>50)))+a2*exp(-(x-83).^2.*(b2*(x<=83)+c2*(x>83)))+a3*exp(-(x-201).^2.*(b3*(x<=201)+c3*(x>201)))', 'independent', 'x', 'dependent', 'y' );
opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' );
opts.Display = 'Off';
opts.Lower = [-1 -1 -1 0 0 0 0 0 0];
opts.StartPoint = [0.826998331558064 0.242516308885001 0.56499609309486 0.700579510055142 0.29092573719343 0.489619389546545 0.759831815719588 0.290860330609039 0.989740142062215];
opts.Upper = [1 1 1 1 1 1 1 1 1];
 
% Fit model to data.
[fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft, opts );
 
% Plot fit with data.
figure( 'Name', 'untitled fit 1' );
h = plot( fitresult, xData, yData );
legend( h, 'A_source vs. x', 'untitled fit 1', 'Location', 'NorthEast' );
% Label axes
xlabel x
ylabel A_source
grid on

clear, clc
load('A_source');
x=1:250;
 
A_approx = createFit(x, A_source);