Gaussian分析

此函数使用带旋转的高斯消元法求解线性系统Ax=b。该算法概述如下： 1) 初始化一个置换向量r = [1, 2,...,n]，其中r(i)对应于A中的第i行。 2) 对于k = 1,...,n-1，找到a(r(k),a(r(k+1),k),...,a(r(n),k)中最大的（绝对值）元素。 3) 假设r(j,k)是最大的元素，切换r(j)和r(k)。 4) 对于i=1,...,k-1,k+1,...,n计算：zeta = a(r(i),k) / a(r(k),k)。 5) 对于j=k,...,n，计算：a(r(i),j)=a(r(i),j)-a(r(k),j)*zeta，b(r(i)) = b

高斯消元法的MATLAB实现代码，提供了关于矩阵操作的优质源程序。希望大家积极下载，感谢支持！

此代码为高斯低通MATLAB代码，欢迎大家下载。

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。

MATLAB编程：TYPE2GAUSSIAN3D的开发。用于可视化类型2的MF功能。

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

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

这是高斯核平滑估计函数的局部线性版本： http : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do? objectId=19195&objectType= FILE局部线性估计器改进了在数据收集过程中处理区域边缘的回归表现。

在论文《知道边界：通过变分谐波特征约束高斯过程》（Arno Solin 和 Manon Kok，2019）中，介绍了一种用于约束高斯过程（GP）的新方法，该方法通过在傅立叶式广义谐波特征表示下处理边界条件，同时保持推理的低秩特性。这种方法可以在复杂的边界条件下应用GP模型，并通过变分推断来处理非高斯似然。 该研究在第22届国际人工智能与统计会议（AISTATS 2019）中展示，应用于一个具有硬决策边界的香蕉分类数据集，展现了增加归纳特征数量的效果。每个窗格中，彩色点代表训练数据，决策边界为黑线，最外面的线是预定义的硬决策边界。 该Matlab代码库包含了构建适用于任意形状域的基础函数代码，能

高斯白噪声 MATLAB 代码示例： % 生成高斯白噪声 mu = 0; % 均值 sigma = 1; % 标准差 N = 1000; % 样本数 noise = mu + sigma * randn(N, 1); % 绘制噪声信号 figure; plot(noise); title('Gaussian White Noise Signal'); xlabel('Sample Index'); ylabel('Amplitude'); 此代码用于生成和可视化高斯白噪声信号，并可以在后续的图像处理算法中应用。