高斯判别分析GDA 第11页

c# opencv 识别车牌号

降噪：可以使用中值滤波或高斯滤波去除图像中的噪声。车牌定位：边缘检测：使用Canny、Sobel或者其他边缘检测算法找到图像中的边缘。区域检测：通过霍夫变

wangyue4·2023-12-23 09:22

基于傅里叶变换的图像增强

图像也是一种信号，本文对用于图像增强的几种典型的滤波器，理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器的设计原理进行了展开，并利用MATLAB分别对图像进行了增强，结果表明，利用傅里叶变换在频率域处理图像有着非常好的效果

HuLubei·2023-12-23 08:39

Matlab实现图像频率域滤波增强

二.内容1.理想低通滤波器的设计与实现；2.巴特沃斯低通滤波器的设计与实现；3.高斯低通滤波器的设计与实现；4.应用低通滤波器平滑图像。三.实现1.理想低通滤波器的设计与实现其中，D（u

阿伟在努力～·2023-12-23 08:37

R语言的极值统计学及其在相关领域中的实践技术应用

研究此类极端现象需要新的统计学方法，该类统计学的理论和方法都与传统的基于高斯分布的统计学模型有极大的不同。极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生，然而发生之后有着巨大影响的极端现象的

梦想的初衷~·2023-12-23 07:35

光条中心线提取-Steger算法 [OpenCV]

在该空间光平面的厚度方向上，光强近似服从高斯分布，因而在摄像机采集到的光条图像中，在沿着光条宽度的方向或光条的法线方向上，其灰度也会呈现出类似的高斯分布特点，即光条中心的灰度值大而光条边缘的灰度值小，如图

^花九九·2023-12-23 07:55

BFSIFT算法分析

下面对SAR图像做一下简单的介绍：我们大家所熟知的光学图像一般噪声默认都属于加性噪声，默认服从高斯分布。

AutoSleep·2023-12-23 03:00

2019-01-24 多元高斯分布

建模示例改良版的异常检测算法：多元高斯分布或者多元正态分布多元高斯分布的参数：向量µ，一个n×n矩阵Σ，Σ被称为协方差矩阵（主成分分析也出现了协方差矩阵）Σ的行列式，使用Octave命令det(Sigma

奈何qiao·2023-12-23 01:53

MATLAB图像平滑

相同参数高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声下，对比添加噪声后照片的区别；再对添加噪声后的照片进行不同类型的平滑滤波处理，对比不同滤波后的效果。

万里直腰·2023-12-23 00:29

MATLAB 图像平滑实验

（1）对一幅图像“girl.bmp”添加不同种类噪声：对给定的图像添加均值为0，方差为0.04的高斯噪声，以及密度为0.2的椒盐噪声，显示添加噪声后的两幅图像。

Sc0214_·2023-12-23 00:28

Copula-Variational-Bayes 元高斯分析法的 MATLAB 仿真

Copula-Variational-Bayes元高斯分析法的MATLAB仿真介绍在本篇文章中，我们将介绍Copula-Variational-Bayes元高斯分析法的MATLAB仿真。

CodeRoarX·2023-12-22 22:35

常见平滑函数

以下是一些常见的平滑函数：高斯函数（GaussianFunction）高斯函数是一种常见的平滑函数，具有钟形曲线。其一维形式为：其中，μ是均值，σ是标准差。

草明·2023-12-22 20:39

逻辑回归（LR，Logistic Regression）算法简介

平滑函数平滑函数:把线性回归预测到的具体的值，通过一个函数转化成为0~1的一个概率值.常见的平滑函数:高斯函数（GaussianFunction）sigmoid

草明·2023-12-22 20:09

戏数学

图片发自App~受好友之托，瞎写了一份解说词，哈哈，好好玩~图片发自App黄瓜愿意开一个谎花，就开一个谎花你愿意放下n重积分，便也别去管无界函数愿意结一个黄瓜，就结一个黄瓜图片发自App高斯公式单行道，

箬茶·2023-12-22 19:07

OpenCV之canny（）函数，边缘检测，高斯平滑滤波的理解

草鸡详细的canny（）函数理解和代码实现一个电脑小白的自我成长之路^_&。canny（）边缘检测过程1.Canny边缘检测算子是JohnF.Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。2.Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：好的检测-算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。好的定位-标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应-图像中

口在天上，数在心中·2023-12-22 19:14

opencv边缘检测-canny函数

帕帕尼·2023-12-22 19:43

19、生成对抗网络：基础+实战(训练一个基本的GAN模型)

它接收一个随机噪声向量（通常来自高斯分布）作为输入，并生成数据。鉴别器（Discriminator）：这部分的网络负责判断输入

是馒头阿·2023-12-22 17:49

【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类5密度聚类密度聚类亦

不牌不改·2023-12-22 15:40

大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用

简介贝叶斯定理的历史和重要性定义例子朴素贝叶斯分类器的应用场景定义例子常见应用场景二、贝叶斯定理基础条件概率定义例子贝叶斯公式定义例子三、朴素贝叶斯算法原理基本构成定义例子分类过程定义例子不同变体定义例子四、朴素贝叶斯的种类高斯朴素贝叶斯

星川皆无恙·2023-12-22 15:29

最小二乘法

文章目录1、背景描述2、最小二乘法2.1、最小二乘准则2.2、最小二乘法3、最小二乘法与线性回归3.1、最小二乘法与线性回归3.2、最小二乘法与最大似然估计4、正态分布（高斯分布）1、背景描述在工程应用中

对许·2023-12-22 15:52

日记

写完作文还有很多作业要写，还要订正数学寒假生活，还有背古诗，和文言文，然后还有高斯数学，每天打卡分享的十道计算题，一天的作业就这么多，感觉不是特别多，可是每次都要写一大半天。

开儿娃·2023-12-22 14:24

信号相干解调

首先，我们创建一个基本的调制信号并为其添加高斯噪声：%参数设置fs=1e4;%采样频率t_end=1;%时间长度fc=100;%载波频率f_mod=10;%模拟信号频率SNR=20;%信噪比(dB)%生成时间向量

Wang CS·2023-12-22 12:04

项目实操四-性能测试过程实时监控分析

这里写目录标题一、JMeter性能测试技巧1、CSV文件驱动2、定时器a、泊松随机定时器b、固定定时器c、高斯随机定时器d、均衡随机定时器e、同步定时器f、固定吞吐量定时器g、精准吞吐量定时器3、全局变量

敲代码敲到头发茂密·2023-12-22 07:41

lda 协方差矩阵_线性判别分析LDA详解

1LinearDiscriminantAnalysis相较于FLD(FisherLinearDecriminant)，LDA假设:1.样本数据服从正态分布，2.各类得协方差相等。虽然这些在实际中不一定满足，但是LDA被证明是非常有效的降维方法，其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好，不容易过拟合。2二分类问题原理小结：对于二分类LDA问题，简单点来说，是将带有类别标签的高维样本投影到一个向量w(一维

weixin_39917211·2023-12-21 21:40

有关高斯数据库的一些命令

GaussDB连接命令和基本的操作命令：ssh连接主机，IP：xxxxxx，用户名：root，密码：xxxx切换至bin目录，cd/home/gaussdba/app/bin/切换用户为，su用户名连接gaussDb，gsql-dpostgres(数据库命令)-p5432\conninfo查看当前的数据库用户，和连接信息\l列出所有数据库\cdatabase_name切换数据库\d列出当前数据库下

IT民工锦里·2023-12-21 13:29

【EDA】数据类可以做哪些分析

多峰的数据，可能需要通过在时段片段内找到最高的峰来出去其他高斯峰对应的异常值。有的异常值也可以通过滤波来处理。相关性Pears

凭轩听雨199407·2023-12-21 10:03

MATLAB - 最优控制（Optimal Control）

一些广泛使用的最优控制方法有：线性二次调节器(LQR)/线性二次高斯(LQG)控制模型预测控制强化学习极值搜索控制H无穷综合一、线性二次调节器(LQR)/线性二次高斯(LQG)控制线性二次调节器(LQR

kuan_li_lyg·2023-12-21 08:59

高斯滤波

一.高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波器，对于服从正态分布的噪声有很好的抑制作用。在实际场景中，我们通常会假定图像包含的噪声为高斯白噪声，所以在许多实际应用的预处理部分，都会采用高斯滤波抑制噪声。

我坚信阳光灿烂·2023-12-21 06:54

机器学习---聚类（原型聚类、密度聚类、层次聚类）

著名的原型聚类算法：k均值算法、学习向量量化算法、高斯混合聚类算法。给定数据集，k均值算法针对聚类所得簇划分，最小化平方误差：其中，是簇的均值向量。值在一定程度上刻画了簇内样本围绕簇均值向

三月七꧁ ꧂·2023-12-21 04:50

最小二乘法在线性回归中的用法

最小二乘法在线性回归中的用法最小二乘法是1809年高斯在《天体运动论》中公开发表的一种计算方法。最小二乘法其实是一种“最佳猜测”的方法。想象一下，你有一些数据点，比如你朋友的身高和体重。

ShawnWeasley·2023-12-20 11:43

【23真题】难度天天天花板，吊打南大！

题目质量极高，多次考察泊松高斯积分，虽然考两门课，但是只有最后一题是数字信号处理的内容(

通信考研小马哥·2023-12-20 02:21

106 台风后

2020年19日6时台风“海高斯”终于在珠海金湾区沿海登陆，登陆时中心附近最大风力12级（35米/秒）。我家坐标唐家湾，位处17楼。风雨狂敲，楼摇树倒。多少人一夜无眠，各种担心和恐惧。阳台沿

初夏de微风·2023-12-20 00:24

Canny边缘检测算法

其最优边缘定义：好的检测：算法能够尽可能多的标识出图像的实际边缘好的定位：标识出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近最小响应：图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应该标识为边缘具体步骤：（1）高斯滤波高斯滤波是目前最为流行的去噪滤波算法

无名之辈008·2023-12-19 17:33

一网打尽目前常用的聚类方法，详细介绍了每一种聚类方法的基本概念、优点、缺点！！

K-MeansClustering)2.层次聚类(HierarchicalClustering)3.DBSCAN聚类(DBSCANClustering)4.谱聚类(SpectralClustering)5.高斯混合模型

小桥流水---人工智能·2023-12-19 08:06

日记

起来我刚刚在开始打英语，我爸就回来，打英语写日记，写高斯数学练习题，背古诗，反正就是这几样作业，写完了就可以耍。现在我正在写日记，写完还有背古诗还要打英语，英语18早上没打完的，给打完着，反正

开儿娃·2023-12-19 07:05

【matlab】高斯随机数及其在图像模糊&图像增强中使用

一、高斯随机数简介高斯随机数，也称为正态分布随机数，是一种常见的概率分布。它具有均值和标准差两个参数，其概率密度函数呈钟形曲线，常用于描述自然界中许多随机现象的分布特性。

小吴同学GOGOGO·2023-12-19 05:48

【MATLAB】数据拟合第12期-基于高斯核回归的拟合算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义基于高斯核回归的拟合算法是一种处理回归问题的机器学习方法。

Lwcah·2023-12-19 05:18

基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络-公式推导及应用

它结合了梯度下降和高斯-牛顿方法的特点，旨在提高收敛速度和稳定性。下面是基于Levenberg-Marquardt算法改进的反向传播（BP）神经网络的详细推导过程。

轩Scott·2023-12-19 05:39

用高斯过程的动机

以前接触高斯函数觉得很奇怪，在许多领域里面高斯过程都是不可分割的一部分，图像里面有高斯滤波，卡尔曼滤波用的也是高斯等等，。

小幸运Penny·2023-12-19 04:19

（基于python利用旋转、镜像、添加高斯噪声的方法）

前提条件：1.安装好pycharm2.安装好PIL、os等库3.注：这里我是主要做语义分割，所以有两个数据集包（1）原图img文件夹（2）标注图segment文件夹（有需要labelme的使用可以后续发出滴）4.注：如果你是需要只对一个文件或一张图做旋转，segment的可以自己删掉。一、旋转这里旋转角度全是随机的。如果有需求都是一个角度，自行更改Angle部分的代码。fromPILimportI

无业大学生啼·2023-12-19 04:15

Python机器学习19——常用六种机器学习的异常值监测方法(孤立森林，数据支持描述，自编码器，高斯混合，DBSCAN，LOF)

案例背景异常值监测是机器学习的一个重要领域，博主以前做预测多，异常值监测涉及得少，但之后的工作可能需要做异常值方面的工作，所以大致总结了一下常用的机器学习来做异常值监测的方法以及代码。标题的这些机器学习方法基本都可以调包，使用sklearn库实现。不需要装很多包。(那些传统统计学的方法就不多介绍了，什么三西格玛(方差)准则，t检验，95%分位点啥的，那太简单了，本文主要介绍机器学习的方法。)方法思

阡之尘埃·2023-12-18 23:01

预测算法|高斯过程回归GPR算法原理及其优化实现

目前，常用的机器学习方法主要有支持向量机（supportvectormachine，SVM)、反向传播神经网络（backpropagationneuralnetwork，BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归

KAU的云实验台·2023-12-18 23:15

opencv+python学习记录（十二）高斯平滑、均值平滑

高斯平滑中opencv提供的函数：dst=cv.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX[,dst[,sigmaY[,borderType]]])快速均值平滑中opencv提供的函数：

三味菜551·2023-12-18 14:08

图像平滑处理

ksize,anchor,borderType)例子方框滤波函数语法：dst=cv2.boxFilter(scr,ddepth,ksize,anchor,normalize,borderType)例程高斯滤波函数语法

yekh_sys·2023-12-18 13:59

深度学习中的高斯分布

1高斯分布数学表达1.1什么是高斯分布高斯分布(GaussianDistribution)又称正态分布(NormalDistribution)。

智慧医疗探索者·2023-12-18 12:52

高斯过程回归 | Python高斯过程 Gaussian Process

一个高斯分布可以用meanvector和covariancematrix来表示。均值向量描述了从高斯分布重复采样的集中趋势，协方差矩阵描述了点之间的相关性。

算法如诗·2023-12-18 12:06

【python OpenCV3.3 图像处理教程】边缘保留滤波EFP、直方图均衡化、反向投影、轮廓发现、

1.边缘保留滤波EFP高斯双边滤波：cv.bilateralFilter均值迁移滤波：cv.pyrMeanShiftFiltering来自这篇博客的定义：高斯模糊：基于权重，权重只考虑像素空间的分布，中间的权重大

chairon·2023-12-18 11:33

matlab做高斯分布图,MATLAB实例：二元高斯分布图

MATLAB实例：二元高斯分布图1.MATLAB程序%%demoMultivariateNormalDistributionclearclc%%空间坐标范围x1=-5:0.2:5;x2=-5:0.2:5

sadeir·2023-12-18 06:22

格密码学重要概念: 高斯平滑参数

2平滑参数是格上高斯的一个测量值，类似与高斯函数的偏差。1为什么要用到平滑参数？

Hajre·2023-12-18 06:51

格密码学重要概念: 高斯采样

1高斯采样的重要性许多最近的基于格的方案需要从离散高斯中采样(例如，参见[Bai14]，[MP12]，[Lyu12]，[GPV08]，[BLISS13])。离散高斯参数由特殊方案的安全证明决定。