使用fit函数拟合高斯模型的原理是通过最小化数据与模型函数之间的残差来确定最佳的参数值。具体来说,fit函数会根据用户提供的数据和模型函数,采用最小二乘法来调整模型参数,使得模型函数与数据之间的误差最小。 在使用fit函数拟合高斯模型时,我们需要提供拟合的数据和初始参数值。初始参数的选择对于拟合结果的精度和稳定...
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高斯分布的特性:如果两组随机变脸的联合分布是高斯的,那么已知一组随机变量的条件下,另一组随机变量也是高斯分布;且任意一组随机变量的边缘分布也是高斯的 推导:设p维随机变量x(一个列向量)服从均值u(也是一个p维的列向量),协方差矩阵为(pxp的一个矩阵),将随机变量切分为两个随机变量,第一个随机变量区x的前m...
addWeighted（）函数的输出为：其中，gamma是上述代码中的参数0.0。创建窗口，显示图像，等待用户结束程序。
其实，多峰高斯拟合只对中心位置敏感，对峰值，宽度不甚敏感。拟合时，求解3N+1个参数，N个中心位置，...
变异函数中指数、高斯模型的拟合Ξ税正全陈慧蓉李衍达(清华大学自动化系)【摘要】本文探讨了用积分变换拟合指数模型和高斯模型,对实现过程的关键细节进行了深入的分析。最后用实例证明了该方法的可行性。【关键词】变异函数高斯模型积分变换0引言克里金技术是地质统计学的重要组成部分。在克里金技术中,变异函数的拟合十分...
MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型（一维数据）
2. 拟合高斯混合模型1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 load data_gauss data=data(:,1); K=3; gmm=fitgmdist(data, K); % 自定义参数 % RegularizationValue=0.001; %正则化系数,协方差矩阵求逆 % MaxIter=1000; %最大迭代次数 % TolFun=1e-8; %终止条件 % gmm=...
2. 拟合高斯混合模型1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 load data_gauss data=data(:,1); K=3; gmm=fitgmdist(data, K); % 自定义参数 % RegularizationValue=0.001; %正则化系数,协方差矩阵求逆 % MaxIter=1000; %最大迭代次数 % TolFun=1e-8; %终止条件 % gmm=...
吉林大学机械科学与工程学院,长春130022)摘要:采用高斯型点扩散函数拟合方法与理想边缘做卷积得到边缘模型,基于该模型对黑白棋盘的像的边缘像素灰度分布进行拟合,通过比较高斯型点扩散函数与贝赛尔型点扩散函数的拟合效果,研究表明利用高斯型点扩散函数拟合获得的拟合参数比后者更接近给定的初始拟合参数值,边缘拟合效果更好...