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(r(i))-b(r(k))*zeta。 6) 步骤1到6有效地对角化了A。 7) 解向量中的每个元素为：x(r(i)) = b(i)/a。

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 GMM supervector (GSV), which is used in the GMM-SVM based speaker recognition system. More information about the GMM-SVM based speaker recognition system can be found in [2]. These codes require the Netlab toolbox. You can access it at: Netlab Toolbox. References: [1] DA Reynolds, TF Quatieri, and RB Dunn, “Speaker Verification Using Adapted Gaussian Mixture Models,” Digital Signal Processing, Vol. 10, pp. 19–41, 2000. [2] Campbell, W. M.; Sturim, D. E.; Reynolds, D. A.; “Support Vector Machines Using GMM Supervectors for Speaker Verification,” Signal Processing Letters.

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，能够模拟受约束的GP随机绘制，并支持求解GP回归。此外，还提供了Python版本的代码，支持在任意形状域中构建基础函数并进行非高斯似然的变分推断。

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。