高斯专题
【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例
引言 高斯过程（Gaussian Process，简称GP）是一种概率模型，用于描述一组随机变量的联合概率分布，其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数（或核函数） 1.3 核函数1.4 高斯过程回归（Gauss
【机器学习】高斯网络的基本概念和应用领域
引言 高斯网络（Gaussian Network）通常指的是一个概率图模型，其中所有的随机变量（或节点）都遵循高斯分布 文章目录 引言一、高斯网络（Gaussian Network）1.1 高斯过程（Gaussian Process）1.2 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）1.3 应用1.4 总结 二、高斯网络的应用2.1 机器学习2.2 统计学2.3
高斯平面直角坐标讲解，以及地理坐标转换高斯平面直角坐标
高斯平面直角坐标系（Gauss-Krüger 坐标系）是基于 高斯-克吕格投影 的一种常见的平面坐标系统，主要用于地理信息系统 (GIS)、测绘和工程等领域。该坐标系将地球表面的经纬度（地理坐标）通过一种投影方式转换为平面直角坐标，以便在二维平面中进行距离、面积和角度的计算。 一 投影原理 高斯平面直角坐标系使用的是 高斯-克吕格投影（Gauss-Krüger Projection），这是 横
高斯混合模型（GMM）的EM算法实现
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明。本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。 GMM模型： 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成，每个 Gaussian 称为一个“C
【matlab】仿真4PSK调制信号在高斯信道下的性能，并与理论分析结果比较——仿真篇
三、4PSK调制信号在高斯信道下的性能仿真[--详细解析--] 1． MATLAB进行仿真程序如下： %{----------------------------------------------------------------------------- File: 说明文件
【matlab】仿真4PSK调制信号在高斯信道下的性能，并与理论分析结果比较——理论篇
1. 试编写程序，仿真4PSK调制信号在高斯信道下的性能，并与理论分析结果比较。 一、4PSK调制信号在高斯信道下的性能仿真 仿真4PSK的调制以及解调的仿真图，包括已调信号的波形，解调后的信号波形，眼图和误码率。 在仿真的基础上分析比较了各种调制方法的性能，并比较仿真模型与理论性能，证明了仿真模型是否有效。 目前，改进的数字调制方式主要有偏置正交相移键控，π/4正交差分相移
机器学习项目——基于机器学习（RNN LSTM 高斯拟合 MLP）的锂离子电池剩余寿命预测方法研究（代码/论文）
完整的论文代码见文章末尾 以下为核心内容和部分结果 摘要 机器学习方法在电池寿命预测中的应用主要包括监督学习、无监督学习和强化学习等。监督学习方法通过构建回归模型或分类模型，直接预测电池的剩余寿命或健康状态。无监督学习方法则通过聚类分析和降维技术，识别电池数据中的潜在模式和特征。强化学习方法通过构建动态决策模型，在电池运行过程中不断优化预测策略和调整参数。上述方法不仅可以提高预测精度，还可以在
平均场变分推断：以混合高斯模型为例
文章目录 一、贝叶斯推断的工作流二、一个业务例子三、变分推断四、平均场理论五、业务CASE的平均场变分推断求解六、代码实现 一、贝叶斯推断的工作流 在贝叶斯推断方法中，工作流可以总结为： 根据观察者的知识，做出合理假设，假设数据是如何被生成的将数据的生成模型转化为数学模型根据数据通过数学方法，求解模型参数对新的数据做出预测 在整个pipeline中，第1点数据的生成过程
fpga图像处理实战-高斯滤波
高斯滤波 高斯滤波（Gaussian Filtering） 是一种基于高斯函数的图像平滑技术，广泛应用于图像处理领域，特别是在减少图像噪声和去除细节方面。高斯滤波器的作用是通过对图像中的每个像素进行加权平均来平滑图像，其中权重由高斯分布确定。 基本原理 高斯滤波(Gaussian Filtering)是数字图像处理中一种常用的线性滤波技术，主要用于平滑图像以
点云配准之ICP和NDT算法的高斯牛顿法求解
ICP算法 NDT算法 代码：https://github.com/taifyang/pointcloud-registration 参考：高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》
墨卡托、高斯克吕格、UTM投影
https://wenku.baidu.com/view/e53e7dd4f71fb7360b4c2e3f5727a5e9846a274b.html 1， 什么是UTM（Universal Transverse Mercator projection）投影？ UTM投影全称为：通用横轴墨卡投影，是一种等角横轴割圆柱投影。椭圆柱割地球于南纬80度，北纬84度两条等高
解读GaussianTalker：利用音频驱动的基于3D高斯点染技术的实时高保真讲话头像合成
单位：首尔大学 项目地址：https://ku-cvlab.github.io/GaussianTalker/ github：https://github.com/KU-CVLAB/gaussiantalker 本文是对GaussianTalker的解读，欢迎大家阅读指正！ 目录 前言摘要一、背景介绍二 相关工作三 3DGS四 方法4.1 问题阐述和概述4.3 学习音频驱动的3D高斯
matlab 图像加入高斯噪声和平滑处理练习
图像加入高斯噪声和平滑处理代码 a=imread('lena.jpg');subplot(221);imshow(a);title ('原始图像');Inoise=imnoise(a,'gaussian',0.1,0.004);%对图像加入高斯噪声subplot(222);imshow(Inoise);title('加入高斯噪声后的图像');%定制卷积h=ones(3,3)/5
贝叶斯优化、高斯过程相关概念总结
目录 贝叶斯优化 贝叶斯定理 贝叶斯推断 贝叶斯方法、贝叶斯推断和贝叶斯估计概念对比 高斯过程 先验、后验、似然 采集函数 最大似然估计（MLE) 最大后验概率估计(MAP) 贝叶斯优化 超参数优化 - 维基百科，自由的百科全书 (wikipedia.org) 贝叶斯优化是一种针对噪声黑盒函数的全局优化方法。 贝叶斯优化用于
5、梯度下降法，牛顿法，高斯-牛顿迭代法
1、梯度下降 2、牛顿法 3、高斯-牛顿迭代法 4、代码部分 1.梯度下降法代码 批量梯度下降法c++代码： /*需要参数为theta：theta0，theta1目标函数:y=theta0*x0+theta1*x1;*/#include <iostream>using namespace std;int main()
使用递归高斯滤波器实现快速高斯模糊
转自：使用递归高斯滤波器实现快速高斯模糊 高斯窗常用于对图像进行模糊或低通滤噪，但是随着高斯半径的增加，时间消耗会逐级增加 如高斯半径为N时，计算每个输出采样点需要计算的乘法次数为（2N+1）*模糊方向数，加法次数为2N*模糊方向数，这种情况下，当N=100时，甚至更大时，计算量是非常大的，即使进行SIMD指令集优化，在很多情况下仍然不能满足要求，比如N=100时，优化后的汇编代
IIR递归高斯滤波总结
本文主要总结递归高斯算法的基本原理，分析，实现，指令优化实现等 原始高斯滤波算法计算量很大，网上资料很多，不赘述了，自行search 二维高斯滤波在图像处理中非常非常重要，最常见的是高斯模糊，做模糊滤镜，其本质是空域的低通滤波器，在本人另外的两篇博客同态滤波和MSRCR中有提及。对于同态滤波，需要对对数变换后的结果进行高通滤波，常规是变换到频域进行处理，也可以不进行频域变换，直接
高斯混合模型原理及Python实践
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是一种统计学中的概率模型，用于表示由多个高斯分布（正态分布）混合组成的数据集合。其核心原理基于假设数据集中的每个数据点都是由多个潜在的高斯分布之一生成的，这些高斯分布的参数（如均值和方差）以及它们的权重（每个分布的贡献程度）是需要通过模型学习和估计的。 一、原理概述 1. 高斯分布假设： 高斯混合模型认为数据集中的数据是
python画图高斯平滑均值曲线
注:细线是具体值,粗线是高斯平滑处理后的均值曲线 #coding=gbkimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom scipy.ndimage import gaussian_filter1d# 生成一些示例数据np.random.seed(0)timesteps = np.linspace(1000, 0, 1000
C#图像添加高斯噪声和椒盐噪声及图像恢复
图像噪声是影响人们接受图像信息的因素，常见的噪声有高斯噪声和椒盐噪声。因为最近课程要求，做一个图像恢复的Project，所以掌握了给图像添加噪声以及去除噪声的方法。 给图像添加高斯噪声 高斯噪声是大量具有正太分布的随机变量性质的值加到原图像造成的，要给图像添加高斯噪声，其实问题就是怎么产生正太分布随机变量。首先用Randdom对象的NextDoub
基于一阶高斯加权移动平均滤波器的软件设计
前言 一阶RC低通滤波器（巴特沃斯滤波）-CSDN博客 一阶高斯低通滤波器不是一个直接的概念（因为一阶滤波器通常不产生高斯型频率响应），这里我用软件的方式来模拟高斯低通滤波器的效果。 有纰漏请指出，转载请说明。 学习交流请发邮件 1280253714@qq.com 什么是高斯加权移动平均滤波 加权滤波： 使用一个权重向量来对窗口内的样本进行加权平均。这个权重向量定义了每个样本在平
基于一阶高斯低通滤波器的软件设计
前言 一阶RC低通滤波器（巴特沃斯滤波）-CSDN博客 一阶高斯低通滤波器不是一个直接的概念（因为一阶滤波器通常不产生高斯型频率响应），这里我用软件的方式来模拟高斯低通滤波器的效果。 有纰漏请指出，转载请说明。 学习交流请发邮件 1280253714@qq.com 正文 正态分布函数(高斯函数)详解-CSDN博客 这里取最近的8次采样值，权重分别为 0.010.0
高斯算法的原理及其与常规求和方法的区别
高斯算法的原理 高斯算法的原理源于数学家卡尔·弗里德里希·高斯在他少年时期发现的一种求和方法。当时老师让学生们计算1到100的和，高斯发现了一种快速计算的方法。 高斯注意到，如果将序列的首尾两数相加，结果总是相同的。例如： [ 1 + 100 = 101 ][ 2 + 99 = 101 ][ 3 + 98 = 101 ]... 这样，一共有50对数，每对数的和都是101。因此，1到
AI学习指南机器学习篇-高斯朴素贝叶斯算法简介
AI学习指南机器学习篇-高斯朴素贝叶斯算法简介 高斯朴素贝叶斯算法的原理 算法的基本思想 高斯朴素贝叶斯算法是贝叶斯分类器的一种，其基本思想是通过计算输入特征对于每个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为最终的分类结果。其“朴素”之处在于假设特征之间相互独立，且每个特征对于分类的影响是相同的。 分类问题中的应用与多元高斯分布的关系 高斯朴素贝叶斯算法在分类问题中被广泛应用，特别是在文