快速GMM和Fisher向量具有Kmeans初始化和Fisher向量的高效GMM模型（仅对角协方差）-matlab开发

输入： -TxN矩阵包含N个资产回报的多元时间序列。 -select：虚拟变量，若为1，则算法采用指数平滑，使用GARCH(1,1)模型。 -lambda：指数平滑参数 输出： -mean_ser：Nx1均值向量 -varcov：NxN协方差矩阵 -coskewness：NxN^2偏斜度矩阵 -cokurtosis：NxN^3峰度矩阵

LCFV是一种向Fisher向量添加监督信息的方法。使用此方法，您可以通过计算变换矩阵来增强Fisher向量的表现。LCFV通过整合原始的Fisher向量和类标签来提升特征聚合效果。请注意，本包不包含计算Fisher向量的功能，您需要先准备好这些数据。有关详细信息和示例，请参阅我们在ICPR 2014年会议上的论文。

GMM模型用于语音识别，而AdaBoost用于集成学习，可提升弱学习器的预测精度。

请参考main.m和demo.m文件，了解用于背景模型初始化的矩阵和张量优化的实际应用。如果您打算在出版物中使用此代码，请引用：@文章{sobral_sbmi_prl_2016, title = {用于背景模型初始化的矩阵和张量完成算法：比较评估}，作者= {Sobral，A。和Zahzah，E。}，日志= {模式识别字母}， doi = {10.1016/j.patrec.2016.12.019}， issn = {01678655},年= {2016} }。

生成矩阵和向量是MATLAB中的基础操作之一。通过linspace函数可以从给定的起始点和终止点生成等间距的向量。例如，通过x=linspace(0,1,5)可以生成包含5个元素的从0到1的等分向量。此外，还可以使用冒号操作符直接创建向量，例如a=[1,2,3,4]。在生成矩阵时，可以从现有矩阵中抽取行或列，形成新的矩阵。MATLAB提供了多种灵活的方式来生成和操作矩阵和向量，适合不同类型的数学和工程应用。

示例g = gsch(a)，其中a是一个矩阵，用于创建Gramschmidt矩阵。该过程确保列向量正交化为单位向量，利用proj.m和projv.m子程序生成投影矩阵和投影向量。

Matlab中如何进行数组初始化的技巧和方法。

本存储库目前正在更新，以分享与光子统计和Fisher信息论相关的Matlab代码。预印本的代码已准备好用于同行评审，详细内容位于压缩文件seFRET_FLIM_FisherInformation.zip中。此外，我们还提供了从相关出版物下载代码的链接，包括D. Bouchet等人在2019年发表的文章。代码适用于Matlab 2013及以上版本，最近在Matlab 2018a上测试通过。

MATLAB开发：平面绘图器能够根据给定的点和法向量定义绘制平面，将平面绘制为以指定点为中心的正方形区域。