MATLAB 生成多维高斯分布概率密度函数 1clear all;2close all;3clc;45randn('seed',0);6%%一维高斯函数7mu=0;8sigma=1;9x=-6:0.1:6;10y=normpdf(x,mu,sigma);11plot(x,y);12figure;1314%%二维或多维高斯函数15mu=[00];16sigma=[0.30;00.35];17[x y]=meshgrid(linspace(-8,8,80)',linspace(-8...
MATLAB 生成多维高斯分布概率密度函数 1clear all;2close all;3clc;45randn('seed',0);6%%一维高斯函数7mu=0;8sigma=1;9x=-6:0.1:6;10y=normpdf(x,mu,sigma);11plot(x,y);12figure;1314%%二维或多维高斯函数15mu=[00];16sigma=[0.30;00.35];17[x y]=meshgrid(linspace(-8,8,80)',linspace(-8...
3. 二维高斯分布的概率密度函数实现 我们可以通过matlab的一些内置函数来实现二维高斯分布的概率密度函数,例如mvnpdf()函数。这里举一个例子来说明: 假设均值向量为[1, 2],协方差矩阵为[1, 0.5; 0.5, 2],我们可以使用以下代码来实现概率密度函数的计算: ```matlab mu = [1, 2]; sigma = [1, 0.5; 0.5...
y= pdf(gm,X)返回高斯混合分布gm的概率密度函数 (pdf),在X中的值处计算函数值。 示例 示例 全部折叠 计算pdf 值 创建一个gmdistribution对象并计算其 pdf 值。 定义一个二成分二元高斯混合分布的分布参数(均值和协方差)。 mu = [1 2;-3 -5]; sigma = [1 1];% shared diagonal covariance matrix ...
用MATLAB画均匀分布、高斯分布、拉普拉斯分布概率密度函数,画在同一个坐标系并标记 现在就要 马上就要 直接给出图像也可以!!! 画概率密度函数的图像比较容易,均匀分布可以用unifpdf,正态分布用normpdf,而对于拉普拉斯分布,MATLAB未提供现成的函数,可以根据其概率
二维高斯分布的概率密度函数可以表示为公式(1),其中包含均值向量和协方差矩阵两个重要的参数。我们将逐步推导概率密度函数的每一个部分,解释其含义和作用,并结合Matlab的实际代码进行演示和验证。 3. 实际应用 在实际应用部分,我们将以图像处理和信号处理为例,介绍二维高斯分布在实际工程中的应用场景。通过具体的案例...
matlab练习程序(Canny边缘检测) 2012-12-13 22:57 −我可没直接调用系统函数,要是那样就太水了。其实我的matlab代码很容易就能翻译成c/c++的。 canny边缘检测一共四个部分: 1.对原图像高斯平滑 2.对高斯平滑后的图像进行sobel边缘检测。这里需要求横的和竖的还有联合的,所以一共三个需要sobel边缘检测图像。
MATLAB 生成多维高斯分布概率密度函数 二维 1clear all;2close all;3clc;45randn('seed',0);6%%一维高斯函数7mu=0;8sigma=1;9x=-6:0.1:6;10y=normpdf(x,mu,sigma);11plot(x,y);12figure;1314%%二维或多维高斯函数15mu=[00];16sigma=[0.30;00.35];17[x y]=meshgrid(linspace(-8,8,80)',...
MATLAB 生成多维高斯分布概率密度函数 1clear all;2close all;3clc;45randn('seed',0);6%%一维高斯函数7mu=0;8sigma=1;9x=-6:0.1:6;10y=normpdf(x,mu,sigma);11plot(x,y);12figure;1314%%二维或多维高斯函数15mu=[00];16sigma=[0.30;00.35];17[x y]=meshgrid(linspace(-8,8,80)',linspace(-...
MATLAB生成多维高斯分布概率密度函数 MATLAB⽣成多维⾼斯分布概率密度函数 1 clear all;2 close all;3 clc;4 5 randn('seed',0);6 %%⼀维⾼斯函数 7 mu=0;8 sigma=1;9 x=-6:0.1:6;10 y=normpdf(x,mu,sigma);11 plot(x,y);12 figure;13 14 %%⼆维或多维⾼斯函数 15 mu=[00];...