高斯正态分布

高斯白噪声仿真-复信号分析

零均值的高斯白噪声，如果其方差为σ\sigmaσ,则其功率为σ2\sigma^2σ2;下面通过matlab仿真来验证。仿真的信号为复信号。

TifLil·2025-03-26 17:44

【OpenCV_python】噪点消除（滤波）边缘检测Canny算法轮廓绘制

/media/lvbo2.png')#高斯噪声img_jy=cv2.imread('.

de-feedback·2025-03-26 15:34

解线性方程组的直接方法：高斯消元法与其程序实现

解线性方程组的直接方法：高斯消元法与其程序实现1.顺序高斯消元法设线性方程组Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b如果akk(k)≠0a_{kk}^{\left(k

^ω^宇博·2025-03-25 05:20

理想发布的下一代自动驾驶架构MindVLA是什么？

3D高斯中间表

AndrewHZ·2025-03-24 22:54

开源项目推荐：Mayfly-go

周风队·2025-03-23 14:48

推荐项目：Mayfly-Go - 高性能的时间序列数据库

齐游菊Rosemary·2025-03-23 14:18

Mayfly-Go 开源项目教程

Mayfly-Go开源项目教程mayfly-goweb版linux(终端文件脚本进程)、数据库(mysqlpgsql高斯达梦)、redis(单机哨兵集群)、mongo统一管理操作平台。

方蕾嫒Falcon·2025-03-23 14:18

Java基础笔记（小白友好版）

Java基础笔记（小白友好版）1.Java简介Java是一种广泛使用的计算机编程语言，由詹姆斯·高斯林（JamesGosling）在1995年创建Java的口号是"一次编写，到处运行"（WriteOnce

代码什么的真不会呀·2025-03-22 01:10

GS-SLAM论文阅读笔记-MGSO

前言MGSO首字母缩略词是直接稀疏里程计(DSO)，我们建立的光度SLAM系统和高斯飞溅(GS)的混合。

zenpluck·2025-03-21 17:29

关于离子滤波小记

粒子滤波（ParticleFilter,PF）粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法，主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。

文弱_书生·2025-03-21 15:12

【机器视觉】少量样本图片情况下的图片识别技术方案

噪声添加：高斯噪声、椒盐噪声等。裁剪和填充：随机裁剪图像的一部分或填充边缘。工具：Keras：ImageDataGenera

yuanpan·2025-03-20 16:01

图像处理篇---图像预处理

文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理

Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

常见的数学统计模型

以下是常见的数学统计模型分类及简要说明，适用于数据分析、预测和推断等场景：1.参数模型（ParametricModels）假设数据服从特定分布（如正态分布），通过估计参数来描述数据规律。

若木胡·2025-03-19 22:30

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，

神齐的小马·2025-03-17 15:31

少样本数值型数据集 | 数据增强

噪声可以是高斯噪声、均匀分布噪声或其他分布的噪声。实现：对于每个特征，可以加上一个服从小均值和小方差的正态分布噪声，如X

蒜蓉趣多多·2025-03-17 09:23

新手村：数据预处理-异常值检测方法

统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、

云梦优选·2025-03-16 18:57

自动语音识别（ASR）模型全览

涵盖传统模型、端到端模型、开源框架及商业解决方案，按技术类型分类整理，并标注适用场景：一、传统混合模型（GMM/HMM、DNN/HMM）GMM/HMM公开时间：1980年代参数量：百万级（依赖状态数）特点：基于高斯混合模型

u013250861·2025-03-16 15:05

机器学习_重要知识点整理

机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

用css写背景模糊的三种情况

1.背景模糊这种最简单也是最直接的，这里展示两种背景模糊的写法：1.用backdrop-filter的一个子属性blur进行设置模糊（这里的值代表的是将n✖n方格里面的像素的颜色做加权平均，即高斯模糊。

小竹子14·2025-03-14 13:58

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）是一种高效的超参数优化方法，它通过在候选超参数的数值分布（如正态分布、均匀分布等）中随机选择超参数组合，从而找到最优的超参数配置。

IT古董·2025-03-14 12:50

AI 界的包青天：GaussianNB 智断分类难题

此侠客正是GaussianNaïveBayes（高斯朴素贝叶斯，简称GaussianNB）。凭借朴素的假设与强大的数学支撑，GaussianNB在分

星际编程喵·2025-03-13 15:49

突破：海量倾斜高斯OPGS Cesium高效渲染！

在重建大师7.0新品发布会上，我们首次推出了倾斜摄影测量高斯飞溅（OPGS）从训练到实时渲染的软件工具解决方案，使得用户能够在常用的重建农场计算节点下，就能够实现城市级地理场景3DOPGS成果的高质量、

大势智慧·2025-03-13 09:34

高斯Splatting：3D 重建与新视图合成的综述

高斯Splatting方法的最新发

三谷秋水·2025-03-11 20:57

深度解析SSD2351核心板：硬核视频处理+工业级可靠性设计

芯片技术细节：视频处理能力：IVE引擎支持高斯滤波、膨胀/腐蚀等图像预处理；IPU支持人脸识别、运动检测及Transformer网络推理；显示接口支持MIPIDSI2560x1600@60fps，适配工业

明远智睿嵌入式方案商·2025-03-09 05:16

高斯溅射融合之路（一）- webgl渲染3d gaussian splatting

大家好，我是山海鲸的技术负责人。之前已经写了一个GIS融合系列。其实CesiumJS的整合有相当的难度，同时也有很多方面的工作，很难在几篇文章内写完，整个山海鲸团队也是投入了接近两年的时间，才把周边整套工具链进行了完善，后续有新的内容也会持续分享，隔壁系列传送门：GIS融合之路一坑未平，一坑又起。去年年末，我们的AI合作伙伴突然给山海鲸技术团队丢来了一个新技术-3DGaussianSplattin

山海鲸可视化·2025-03-08 06:33

01计算机视觉学习计划

第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

【图像去噪】基础知识之加噪 | 给图像加噪的若干种方式，包括加高斯白噪声（AWGN）、泊松-高斯噪声、模拟真实噪声（SIDD、DND）等

ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）文章目录前言加高斯噪声

十小大·2025-03-07 13:11

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，传统的参数检验（如方差分析ANOVA）可能失效。

木子算法·2025-03-07 11:12

三维模型点云化工具V1.0使用介绍：将三维模型进行点云化生成

支持添加不同的噪声，高斯噪声比较柔和，随机噪声比较明显。功能视频介绍三维模型点云化工具V1.0使用介绍：将三维模型进行点云化生成，支持不同的分辨率，支持添加噪声下载地址三维模型点

是刃小木啦~·2025-03-07 09:13

【Gaussian Model】高斯分布模型

目录高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)训练阶段：估计数据分布(2)检测阶段：计算概率判断异常点

HP-Succinum·2025-03-07 00:36

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差（MAE）：0.31575测试集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.00067398测试集-均方根误差（RMSE）：0.39158测试集-决定系数（R）：0.97566------HHO优化

WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

“八皇后问题”解题思路与 C 语言代码实现

问题背景提出：由德国数学家马克斯·贝瑟尔于1848年提出，后经高斯等数学家研究。解的数量：高斯最初认为有76种解，后来通过图论方法确定共有92种不同的摆放方式。

CoreFMEA软件·2025-03-06 20:27

【图像去噪】论文复现：真实噪声转高斯噪声，提升高斯噪声训练的模型性能！Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现，跑通流程，框架结构和损失函数详解！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通LearningtoTranslateNoise源码，包含基于BasicSR的训练和测试代码，得

十小大·2025-03-05 13:01

python学生分布_python统计函数库scipy.stats的用法解析

正态分布以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法。

weixin_39967096·2025-03-04 06:03

python统计函数库_python统计函数库scipy.stats的用法1/3

正态分布以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法。

颜卿Lydia·2025-03-04 06:32

python的统计分析库scipy.stats使用方法

以下是其使用方法：一、导入模块pythonfromscipyimportstats二、常见概率分布函数的使用正态分布：创建正态分布对象：norm=stats.norm。

czliutz·2025-03-04 05:59

Opencv Canny边缘检测

边缘检测的目的是找到灰度值的突变步骤：使用高斯滤波，以平滑图像、滤除噪声计算图像中每个像素点的梯度强度和方向应用非极大值预测，以消除边缘检测的杂散响应应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测

noruta·2025-03-03 13:54

Android 高斯模糊

packagecom.pingan.carowner.servicewindow.utils;importandroid.annotation.TargetApi;importandroid.content.Context;importandroid.graphics.Bitmap;importandroid.graphics.BitmapFactory;importandroid.os.Buil

xiao芝麻·2025-03-03 01:14

线性秩检验

线性秩检验一、引言在统计学的广袤领域中，参数检验通常基于数据服从特定分布（如正态分布）的假设。然而，在实际场景里，数据往往并不满足这些严格假设，此时非参数检验方法便展现出独特优势。

木子算法·2025-03-02 11:20

卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的

importnumpyasnp#初始化3x3卷积核，权重范围[-0.1,0.1]kernel=np.random.uniform(-0.1,0.1,(3,3))正态分布初始化：权重从一个均值为0、标准差较小的正态分布中抽取

abments·2025-03-02 06:05

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计，高斯核函数为：K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-

万事可爱^·2025-03-01 18:43

A Bayesian Angular Superresolution Method With Lognormal Constraint for Sea-Surface Target 论文阅读

正则化方法（如TSVD、l1/l2约束）：假设噪声服从高斯分布，未考虑海杂波的非高斯特性（如Rayleigh

青铜锁00·2025-03-01 15:27

OpenCV给图像添加噪声

以下是一个简单的例子，展示如何在现有图像上添加高斯噪声：#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;//函数：

村北头的码农·2025-03-01 06:18

【概率论】多维随机变量及其分布

二维连续性随机变量1.定义2.性质3.求法边缘分布一、定义1.边缘分布函数2.边缘分布律3.边缘概率密度条件分布一、条件分布律的定义二、条件概率密度的定义三、两种重要的二维连续性随机变量1.均匀分布2.二维正态分布四

return bool(1)·2025-02-28 16:09

GitHub开源数字人项目汇总（2025版）

GitHub开源数字人项目"，涵盖图像生成、语音驱动、直播带货及实时对话等核心功能，按技术方向分类整理的关键信息：一、图像与动态生成类OneShotOneTalk功能：单张图像生成全身动态数字人，支持3D高斯点云与

xinxiyinhe·2025-02-27 18:30

常见的图像处理算法：Sobel边缘检测

它结合了高斯平滑和微分求导，用来计算灰度图像的近似梯度。Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子（discretedifferentiationoperator）。

资深流水灯工程师·2025-02-27 07:38

3DGS（三维高斯散射）与SLAM技术结合的应用

3DGS（三维高斯散射）与SLAM（即时定位与地图构建）技术的结合，为动态环境感知、高效场景建模与实时渲染提供了新的可能性。

点云SLAM·2025-02-26 23:08

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题，结合高斯混合模型（GMM）与正则化形变场，能够有效处理复杂形变（如人体运动、器官形变）的点云对齐任务。核心特点：非刚性对齐：支持大范围、

点云SLAM·2025-02-26 08:47

python正态检验_Python检验数据是否正态分布

在对数据进行处理前，有事需要判断数据是否呈正态分布，比如线性回归，比如使用3-sigma判断数据是否异常。

weixin_39748858·2025-02-26 07:10

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