1、多维高斯分布的概率密度函数 多维变量 X ( x 1 , x 2 , . . . x n ) X(x_1,x_2,...x_n) X(x1​,x2​,...xn​)的联合概率密度函数为： 　　　　　　　 其中： 　　d：变量维度。对于二维高斯分布，有d2; 　　 u ( u 1 u 2 … u…

定义 先给出高斯混合模型的定义，高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型： (1) 其中，是系数，且，，而是高斯分布密度，，对于随机变量y是一维数据时， (2) 称为第k个分模…

高斯定理 本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目 审核 。 高斯定理（Gauss law）也称为高斯通量理论（Gauss flux theorem），或称作散度定理、高斯散度定理、高斯－奥斯特罗格拉德斯基公式、奥氏…

带限信号的采样与重构 考虑sinc函数（与matlab自带的sinc函数有所区别） s i n c ( t ) s i n ( 2 π W t ) 2 π W t sinc(t)\frac{sin(2\pi Wt)}{2\pi Wt} sinc(t)2πWtsin(2πWt)​ W1; % 信号带宽，单位为赫兹。 Ts1/(2*W); % Nyquist–…

高斯分布图像 横坐标为自变量 x x x，纵坐标为概率 p ( x ) p(x) p(x) ，只有一个决定因素的高斯分布图像如下： 其中， μ μ μ 为 x x x 的平均数， σ σ σ 为标准差。 平均数与标准差的计算及python 由高斯分布函…

高斯引理 两个本原多项式的乘积还是本原多项式 证明 设 f ( x ) a n x n a n − 1 x n − 1 ⋯ a 0 g ( x ) b m x m b m − 1 x m − 1 ⋯ b n f(x)a_nx^na_{n-1}x^{n-1}\cdotsa_0\qquad g(x)b_mx^mb_{m-1}x^{m-1}\cdotsb_n f(x)an​xnan−1​xn−1⋯a0​g(x)bm​…

DOG（Difference of Guassian）：简称 高斯函数的差分，是灰度图像增强和角点检测的一种方法。 （一）理论基础： 下面详细介绍DOG的角点检测（也称特征点提取）的理论过程…

高斯分布，又称正态分布，应用于连续型随机变量分布的模型中，对于多元高斯分布存在和一元高斯相似的，对于多元实值向量，使熵取得最大值的是高斯分布。当多个随机变量之和相加时，根据拉普拉斯提出的中心极限定…