Matlab Development of Local Linear Kernel Regression Enhancing Gaussian Kernel Estimator Functions

DFT的Matlab源代码示例，用于通过DFT实现任意一维函数与高斯核之间的卷积。该代码利用卷积定理，简化计算过程。

这个实现是一个可靠且极快的一维数据核密度估计器，假设采用高斯核并自动选择带宽。与其他许多实现不同，它不受多模态密度的影响，这种估计不会因数据中存在广泛分离模式而恶化。输入数据为构建密度估计的数据向量，网格点数间隔为2的幂，如果不是2的幂则向上取整为2的下一个幂。默认网格点数为2^12。区间[MIN, MAX]由数据的最小值和最大值确定。输出为自动选择的带宽。

Neo4j Kernel 是一款轻量级嵌入式 Java 数据库，用于存储结构化为图形而非表格的数据。

Neo4j内核是一个轻量级的嵌入式Java数据库，存储结构化为图形而不是表格的数据。有关更多信息，请参阅neo4j官网。 org.neo4j/neo4j-kernel/1.7/neo4j-kernel-1.7.jar

Neo4j内核是一个轻量级的嵌入式Java数据库，存储结构化为图形而不是表格的数据。有关更多信息，请参阅Neo4j官网。 org.neo4j/neo4j-kernel/4.2.5/neo4j-kernel-4.2.5.jar

This submission includes useful MATLAB functions for speaker recognition using adapted GMM. The implementation details for steps (i)-(iii) can be found in [1]. The fourth function, gmm2sv.m, connects the means (i.e., centers) of the GMM. The cascade means of the adapted GMM are referred to as the GM

Neo4j Kernel是一款轻量级嵌入式Java数据库，专为存储图形化结构化的数据（而非表格数据）而设计。

Neo4j内核是一款轻量级的嵌入式Java数据库，专注于存储结构化为图形而非表格的数据，提供灵活且强大的数据管理能力。有关更多信息，请访问 Neo4j官网。具体版本信息：org.neo4j/neo4j-kernel/3.5.0-alpha04/neo4j-kernel-3.5.0-alpha04.jar。

该包包含稳健点集的MATLAB代码，基于ICCV'05论文中描述的配准算法：“冰健和Baba C. Vemuri，一种使用高斯混合的点集配准鲁棒算法。”软件包可从以下网址免费下载：http://www.cise.ufl.edu/research/cvgmi/Software.php#gmmreg