高斯拟合算法 高斯拟合算法是一种用于拟合现有数据的数学算法,其目的是找到多个高斯分布的参数,以便这些分布最好地拟合数据集。这些参数包括均值、标准差和振幅。通过对数据进行高斯拟合,可以通过找到最佳拟合值来得出模式和趋势。高斯拟合算法在许多领域中有用,包括统计学、物理学、金融和生物学等。
高斯过程是一种观测值出现在一个连续域的统计随机过程,简单而言,它是一系列服从正态分布的随机变量的联合分布,且该联合分布服从于多元高斯分布。 核函数是高斯过程的核心概念,决定了一个高斯过程的基本性质。核函数在高斯过程中起生成一个协方差矩阵来衡量任意两个点之间的距离,并且可以捕捉不同输入点之间的关系,将...
我们想要估计值尽可能等于真实值,那么使真实值最好就落在高斯分布的最高点上,即概率最大点,所以我们把每个真实值的落在各自估计值的高斯分布的概率加起来最大,就可以说是最佳的拟合程度了。由于加了log,所以累加在图2中变成了累乘。 图5 而这个极大似然估计也概念化地解释了过拟合欠拟合中地bias-variance问题,...
由于高维特征空间中的数据点具有更好的线性可分性,因此可以更好地拟合数据。 在高斯核回归拟合算法中,首先使用高斯核函数将输入数据映射到一个高维特征空间,然后在高维特征空间中进行线性回归。在拟合过程中,通过最小化损失函数来拟合数据点的概率分布,从而得到回归模型。 高斯核回归拟合算法的优点包括能够处理复杂的非...
空气VOCs色谱图得到的一系列离散数据,色谱峰处符号高斯分布,故采用高斯函数对其进行曲线拟合。开发环境为qt creator,拟合算法选用Levenberg-Marquardt,结果与origin拟合结果一致。Matlab中具有强大的矩阵运算功能,容易实现。本文软件在qt creator下实现则调用了Eigen矩阵库,进行矩阵操作。
针对由全波形星载激光模拟信号经数字化处理后的量化误差带来的激光测距提取精度不高、稳定性低的问题,本文提出一种全波形星载激光测距误差抑制的滑动窗口高斯拟合算法。该方法利用滑动窗口剔除波峰附近似噪声点,并基于高斯曲线拟合优化波形峰值,从而精化激光测距值。然后以高分七号国产星载激光测高仪为试验对象,利用冰面、...
(3)C++代码实现,算法的实现过程中由于涉及大量的矩阵运算,所以采用了第三方的开源矩阵算法Eigen,这里真正用于高斯拟合的函数是 bool GetCentrePoint(float& x0,float& y0) 关于Eigen的用法请参考:http://blog.csdn.net/hjx_1000/article/details/8490941
该方法首先在边缘附近选取一系列点,求得这些点的灰度值,进而求得这些点的梯度值,然后运用高斯曲线来对这些点的梯度值进行拟合,最后通过拟合曲线求得高斯曲线的对称轴位置即为亚像素位置。实验表明该算法能够很好地实现亚像素定位,通过与其他两种亚像素定位算法的比较,得出该算法运行时间较短,效率较高。关键词:图像...
(57)摘要本发明公开一种基于高斯多峰拟合的光谱解析算法,先确定含待定高斯特征参数的吸收拟合函数,对拟合误差进行数学建模,然后确定迭代初值单元的中心坐标和迭代步长,持续迭代、比较、改变迭代步长直至求得最优拟合误差,再由最优拟合误差反推出相应分割单元中心坐标值,即待求高斯特征参数,确定吸收拟合函数,从而将混合...
对于给定的R, 具有参数矩阵的高斯copula可以写成 ,其中Φ− 1是标准正态的逆累积分布函数,并且ΦR是平均向量为零且协方差矩阵等于相关矩阵的多元正态分布的联合累积分布函数R. 请注意,在上面的例子中,我们采用相反的方式从该分布创建样本。此处表示的高斯 copula 采用 均匀分布输入,将它们转换为高斯,然后应用相关...