高斯核函数宽度参数设置

本人初看高斯核函数,写了一个小的Matlab程序,根据看的论文讲宽度参数设为了0.05,结果无论数据矩阵如何变化,得到的高斯核函数都是一个单位矩阵,非常不解,菜鸟一枚,求赐教

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高斯过程学习方程的超参数

用高斯过程求微分方程超参数的时候,已经建好了协方差核函数,现在要进行优化,使用负边际对数似然进行优化,但是我不知道u和f的具体表达式,应该怎么做呢? 我在看Machine learning of linear differential equations using Gaussian processes这篇文章,里面的负边际对数似然如下所示: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/06/1544068522_189867.jpg) 但是由于我没有具体的方程表达式,所以不知道对应y的值,是不是就不能用这个方法学习超参数了?希望有大神能指点一下!

怎么理解“尺度空间高斯核是唯一卷积核”

SIFT里构建尺度空间利用的是高斯函数和原图像迭代卷积。 而且多出提到高斯核是构建尺度空间的唯一卷积核。 Lowe(2004)也提到: It has been shown by Koenderink (1984) and Lindeberg (1994) that under a variety of reasonable assumptions the only possible scale-space kernel is the Gaussian function. 所以我想问,为什么必须是高斯函数呢? PS:我看过一篇EI文章,提到的是利用双边滤波而非高斯滤波建立各项异性尺度空间以求保留细节,据文章数据分析效果还挺好的,这又该怎么解释?

高斯卷积核是什么.......

高斯卷积核是什么还有为什么它是实现尺度变换的唯一变换核..........

将已知数据(已知符合多高斯分布) 拟合成 多高斯函数

已知数据,对其进行多高斯拟合,但是无法得到如图的效果(改图的效果是通过已知形式,多次尝试手动得到),但是matlab无法自动生成。我需要的就是能自动生成该形式的拟合,最终转为C++代码。请哪位高人指点迷津,我卡了两周没能解决,感谢! ![这是想要的 拟合](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/18/1558181907_931511.png) ![这是xy对数坐标](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/19/1558236946_828173.png) ![这是y对数坐标](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/19/1558237018_412545.png) ![这是笛卡尔坐标](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/19/1558236978_835940.png) (x-y数据太大,需要邮件传输)

数字信号中高斯函数加窗问题

下面有三个图,![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201505/19/1432050840_446250.png)第一个图是原始的信号图,第二个是要给信号加窗的函数,第三个是加窗后的信号图,现在的问题就是:第一个图,信号有正有负,用第二个图高斯函数加窗的话,那岂不是只能给大于0的信号加窗,小于0的信息没有得到加窗呢?但是我查了很多论文,对于一个有正有负的信号,都是用正的高斯函数去加窗的,所以对这个问题感到很困惑,求助信号大牛!!!

高斯滤波模板值怎么确定?

在计算3x3的高斯模板时,根据公式求出来的值和matlab中求出的值不同。方差为1.而计算5x5的高斯模板值,方差为1时,就和matlab计算出的差不多.比如matlab中求出的3x3模板值如图所示,而自己手动计算的左上角的值是0.05857,很困惑,求解!![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201703/15/1489568542_166309.png)

单尺度RETINEX的算法中不同代码的高斯函数的形式问什么不同,MATLAB代码

有没有相关的代码。为什么高斯核的形式不一样 [x y]=meshgrid((-(size(Ir,2)-1)/2):(size(Ir,2)/2),(-(size(Ir,1)-1)/2):(size(Ir,1)/2)); gauss_1=exp(-(x.^2+y.^2)/(2*sigma_1*sigma_1)); %计算高斯函数 Gauss_1=gauss_1/sum(gauss_1(:)); %归一化处理 另一个是 k1=8; k2=8; r=161;%定义模板的大小 alf=1600; %标准差 nn=floor((r+1)/2); % 计算中心 尺度c=80效果做好 for i=1:r for j=1:r b(i,j) =exp(-((i-nn)^2+(j-nn)^2)/(k1*alf))/(k2*pi*alf*10000); %高斯函数 end end

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下面是高斯正算的代码,可以实现BL到54的转换,没有问题,我现在要实现BL到80的转换,我应该怎么改椭球参数呢? const double PI = Math.PI; //定义圆周率 const double rho = 206264.806247096355; /// <summary> /// 高斯正算 /// </summary> /// <param name="B">纬度(度)</param> /// <param name="L">经度(度)</param> /// <param name="num">带号</param> public double[] CalculateEllipse2plane(double B,double L,double num) { AngleCalculate ac = new AngleCalculate(); //用于角度弧度转换 double l,L0,a0,a3,a4,a5,a6,n,c; l = 0;L0 = 0;a0 = 0;a3 = 0;a4 = 0;a5 = 0;a6 = 0;n = 0;c = 0; double x,y; x = 0;y = 0; double m, p; m = 0;p = 0; int N;//带号 N = 0; //判断带号 if(num == 6) { N = (int)L/6;//带号 L0 = 6*N-3;//中央子午线 } else { N = (int)((L+1.5)/3); //3度带号 L0 = 3*N;//3度中央子午线 } bool sign = true; l = (L - L0) * 3600/rho; //单位秒 if (l < 0) sign = false; B = ac.AngleToArc(B);//将纬度化为弧度 L = ac.AngleToArc(L);//将经度化为弧度 L0 = ac.AngleToArc(L0);//将中央子午线转为弧度 l = Math.Pow(l,2); c = Math.Pow(Math.Cos(B),2); //Cos(B)的平方 //n = 6399596.651988010- (21562.267 - (108.973 - 0.612 * c) * c) * c; n = 6399698.902-(21562.267-(108.973-0.612 * c)*c)*c; a0 = 32140.404-(135.3302-(0.7092-0.0040*c)*c)*c; a3 =(0.3333333+0.001123*c)*c-0.1666667; a4 = (0.25+0.00252*c)*c-0.04166; a5=0.0083-(0.1667-(0.1968+0.004*c)*c)*c; a6=(0.166*c-0.084)*c; //计算平面坐标并化为国家统一坐标 m=Math.Sin(B)*Math.Cos(B); p = 1+(a3+a5*l)*l; x=6367558.4969*B-(a0-(0.5+(a4+a6*l)*l)*l*n)*m; y=(p)*Math.Sqrt(l)*n*Math.Cos(B); if (sign) { y = y + 500000 + N * 1000000; //加上常数改正,和带号 } else { y = (500000 - y) + N * 1000000; //加上常数改正,和带号 } double[] CalculateResult = new double[2]; CalculateResult[0] = x; CalculateResult[1] = y; return CalculateResult; } ``` ```

求用C实现多高斯拟合的代码。

求用C实现多高斯拟合的代码,谢谢!高斯拟合实现离散点曲线拟合和最小二乘法多项式拟合有区别吗?

高斯拟合 求matlab代码

怎么将一个二维高斯转换为两个一维高斯 用matlab怎么实现

高斯滤波器空间域与频率域

Hello!我有一个关于高斯低通滤波器的问题, 在许多的博客上(同样的情况在matlab的fspecial函数中),产生空间域滤波器 使用的公式都是A*exp(-u/(2*sigma^2)),之后再进行了归一化。但是这个公式不是高斯函数在频域域中的公式吗?用这个公式为什么可以计算空间滤波器呢?还是说因为空间域和频域的公式均属于高斯函数,所以可以这样实现?

关于高斯分布的问题,高斯分布的均值写成“β|某一个字符”这是什么含义

N(β|某一个字符,方差) 这是什么意思呢,N是高斯分布,高斯分布的均值写成“β|某一个字符”这是什么意思啊,这是看贝叶斯压缩感知看到的

如何应用高斯函数进行Elasticsearch范围查询?

<div class="post-text" itemprop="text"> <p>How would I construct an ElasticSearch query to satisfy the following:</p> <p><em>Price must be between 100,000 &amp; 200,000, but also show results outside of this range, but with decreasing relevance if above 200k or below 100k.</em></p> <p>So far I have the following but it doesn't seem to be doing what I want (omitted the wrapping query for brevity):</p> <pre><code>"function_score": { "query": { "range": { "price_amount": { "gte": 100000, "lte": 200000 } } }, "functions": [ { "gauss": { "price_amount": { "origin": "50000", "offset": "50000", "scale": "10000" } } } ] } </code></pre> <p>Update:</p> <p>Had another look and I think setting the function to the following, without the range query would do the trick, wouldn't it?</p> <pre><code>"function_score": { "functions": [ { "gauss": { "price_amount": { "origin": "150000", "offset": "50000", "scale": "10000" } } } ] } </code></pre> <p>Many thanks! Lee</p> </div>

有关svm的支持向量,有一个重要的问题发现,急需高手解答!

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201703/28/1490666669_362994.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201703/28/1490666679_181975.png) 如图1,是我打算进行分类的样本点,标签已经用点的颜色进行表示,很明显能够看出来左侧主要为绿色点,右侧主要为红色点,直观上看决策线应该是一条竖直的直线 图2是我利用MATLAB里自带的svmtrain函数进行的分类结果,可以发现决策边界与理论上的竖直直线近似。 但我发现了一个重大的问题,图像中用黑色圆圈圈出来的点是支持向量,而这些支持向量基本把错误点全部圈出来了(即绿色分类里的红色点,红色分类里的绿色点,全部都是支持向量) 请问这种现象是为什么?可以从原理上去解释这个问题吗? 请求高人指点,十万火急! PS:图2和图1相比,我做了一下轴对称,图1中绿色类在左边,图2中在右边,这个不影响最终结果

图像去模糊中的模糊核尺寸的设置问题

最近在看Dilip Krishnan的论文'Blind Deconvolution Using a Normalized Sparsity Measure', 包括其它论文中对模糊核尺寸都需要自己预先设置,请问模糊核的最大尺寸应该如何设置; 还有在论文中,空间不变模糊核的能量函数中的保真项系数(lamda)的设置规则是什么; 希望高手帮忙解答一下!谢谢!

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用c语言: 如何生成[a,b]范围内服从高斯分布的随机数? 我会生成服从均匀分布的随机数 请大神指点,谢谢!

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