高斯过程

matlab 的 egde 源代码的GP-SLAM，是做连续时间轨迹估计挺不错的一个选择。它用的是稀疏高斯过程回归，核心是用 C++写的，性能还挺稳。而且还有个可选的 Matlab 工具箱，调试比较方便，文档里自带示例，照着跑就能上手。 GPSLAM 的核心优势是支持连续时间建图，像那种不规则频率采样的数据起来更顺手。你只要装好boost、cmake这些依赖，基本就能跑起来。 构建流程也简单：先mkdir build，cmake ..，再make install，嗯，编译完还能跑一下单元测试，看看环境配没配对。 Matlab 端的话，你只要在编译时启用一下，就能在 Matlab 里直接用 C+

传统的多元统计分析方法在故障诊断中常依赖于正态分布假设，而实际工业过程数据往往不服从正态分布。Q统计量方法虽然基于正态分布假设，但其诊断性能在非高斯数据情况下表现欠佳。信息增量矩阵 (IIM) 方法则不受正态分布限制，通过定义协方差矩阵、计算信息增量矩阵、信息增量均值和动态阈值等步骤，实现对非高斯过程的有效故障诊断。 数值模拟和田纳西州伊斯曼过程案例研究表明，IIM 方法在非高斯数据情况下具有更高的检测性能，有效降低了误报和漏报率，优于 Q 统计量方法。

这些R代码帮助用户理解贝叶斯非参数模型，特别是Dirichlet过程高斯混合模型（DPGMM）。它们是从Matlab代码转换而来，以便更好地在R环境中使用。

Matlab开发：这是与论文相关的小波处理模型的代码。

matlab高斯混合模型是一种在matlab中使用的模型。

Matlab编程：高斯方法。高斯法。

高斯滤波器.rar文件可用于图像处理中的模糊和降噪操作。它通过应用高斯函数来实现平滑处理，适用于多种科学研究和工程应用。

您是否想将贝叶斯非参数方法应用于回归？是否被基于内核的学习所提供的灵活性所吸引？在非平稳的多输出环境中使用结构化的内核插值法或各种训练条件诱导点方法时，是否感到困扰？如果是，runlmc是为您设计的解决方案。 runlmc是一个Python 3.5+软件包，扩展结构化高斯过程模型的可伸缩推断（Staaçi2012）和大规模高斯过程的思考（Wilson等人2015），以适应多输出回归的非平稳设置。对于单输出设置，MATLAB实现也可以使用。 换句话说，这为某些协方差提供了多输出GP的无矩阵实现，并且据我所知，这是Python中唯一的单输出GP无矩阵实现。目前，该方法只适用于零均值模型，输入维度是

在变量A中定义系数矩阵，在C中定义常数。通过计算向量X，最终矩阵将显示为[AXC]。同时提供所有中间计算步骤。

频域图像里的高斯滤波输出你总绕不开吧？Filtered_Gaussian_output.m就是专门搞这个的一个小工具，运行起来挺顺滑，逻辑也清晰，基本不用怎么改就能直接上手试。尤其做图像去噪或者特征提取的时候，这种频域下的高斯带通，效果还挺的。 代码里用到的fft2、ifft2这些频域操作你应该都熟吧？就是先搞个频谱，滤波，再反变换回来。整个流程配合一些图像测试数据，用来做对比实验挺方便。要是你正在弄类似的图像滤波方案，可以参考它来写自己的版本。 顺带提一句，频域高斯滤波和空间域滤波在细节上的差别还蛮大，尤其是边缘保留那块，记得留意下。想深入的，可以看看下面这些文章，都是跟它相关的： matl