LabVIEW提供了各种功能块和工具箱,可以很方便地实现二维高斯分布的拟合。以下是一个简单的LabVIEW程序示例: 1. 创建一个新的VI。 2. 添加一个数组输入控件,作为输入数据的X坐标。 3. 添加一个数组输入控件,作为输入数据的Y坐标。 4. 添加一个数值输入控件,作为初始均值μx的值。 5. 添加一个数值输入控件,作为...
以3X3大小的二维高斯滤波为例,对于某个像素点,以其为中心的3X3邻域如下图所示,在x、y方向取值如下,将其带入G(x,y)可得到高斯分布对应的权值。不过这些权值的和不等于1(小于1),一般会把它们再做归一化处理。 设高斯滤波半径为r,则邻域大小一般为2*r+1,生成高斯滤波加权系数示例代码如下。 void generateGaussi...
正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。故名高斯模糊。 一维正态分布的函数定义: 型随机变量的分布,第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,...
在卡尔曼滤波器中,分布由所谓的高斯分布给出。 什么是高斯分布 高斯是位置空间上的连续函数,下面的区域总和为1。 高斯的特征在于两个参数,平均值,通常缩写为希腊字母μ(Mu),以及高斯的宽度,通常称为方差σ2(Sigma square)。因此,我们任务是保持μ和σ2平方作为我们试图找到的对象位置的最佳估计。 高峰分布的均值...
Python实现高维高斯分布:随机数生成、概率密度函数、累积分布函数 一、高斯分布随机数生成 二、高斯概率密度函数 三、高斯累积分布函数 不过多分类整理了,遇到什么问题,找到了解决方法,就随手写上来吧 也许大多数情况下,课题中我们用到2维的高斯分布就足够了,但可能会碰到要生成高维正态分布的情况。自己写又太麻烦,...
高斯混合模型 该模型认为,需要聚类的样本是符合k个多维高斯分布的函数的组合。用公式表示如下: 其中α为各个分布的权重,和为1。后面的部分是一个高斯分布。因为该模型就存在隐变量,所以求解使用EM算法。算法的具体推导详见《统计学习方法》李航。 求解该模型的算法如下: ...