核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便，主要涉及到下面两个函数： 函数： fspecial 函数： imfilter 代码实现 clear all; clc; %------------------...---------------------------- %对图像进行高斯滤波，并显示图像 %---------------------------------------------- %读进图像 [
%正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution), % MATLAB 命令是normrnd。...%4）randn()是标准正态分布； MATLAB命令是normrnd 功能:生成服从指定均数和标准差的正态分布的随机数列, %即高斯随机序列。...例如： %高斯噪声为n(m)=nmr+jnmi,其中实虚部均为独立同分布N(0, a)的高斯随机数，信号x(m)=s(m) + n(m) % SNR = 10 lg[1/(2a)] =...– 10 lg(a) (dB) [之所以是2a不是a是因为实虚部] %若有用信号s(n)的最大幅度am，要求得到的信噪比为p，则p=10log10[(am^2)/b^2]，用这个公式反推出高斯
函数介绍 matlab里和随机数有关的函数： （1） rand：产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数。 （2） randn：产生均值为0、方差为1的高斯白噪声。...Matlab中randn()是产生正态分布的随机数或矩阵的函数，它产生均值为0，方差为1，标准差为1的正态分布的随机数或矩阵的函数。...高斯白噪声函数 高斯白噪声概念解释： 高斯白噪声（white Gaussian noise; WGN）：均匀分布于给定频带上的高斯噪声 如果一个噪声，它的幅度服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的...matlab高斯白噪声函数介绍：——wgn( )、awgn( ) WGN：产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。...参考来源 matlab 中产生高斯白噪声 高斯白噪声及Matlab常用实现方法 关于dB 分贝 Matlab产生高斯白噪声 MATLAB产生特定功率谱密度的高斯白噪声的两种方法 版权声明：
matlab代码 unction [res] = add_noise(data,snr_db) %ADD_NOISE 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 % snr input actually
虚拟串口：vspd安装：http://www.cr173.com/soft/21406.html
算法实现基本与高斯消元法求解线性方程组相同，同样还是三层循环进行消元和回代，只是增广矩阵的规模由n×n+1变成了n×2n，因此算法复杂度仍然为O(n3)。...end % fprintf('第%d次回代\n',n-i); % disp(rats(A_b)); end gaussInverse=A_b(:,end-3:end); fprintf('高斯消元求逆...\n'); disp(rats(gaussInverse)); matlabInverse=A^(-1); fprintf('matlab内置函数求逆\n'); disp(rats(matlabInverse...绘制差异矩阵 colorbar; % 添加颜色条 title('差异矩阵'); % 添加标题 xlabel('列'); % 添加 x 轴标签 ylabel('行'); % 添加 y 轴标签 与matlab
close all %% N = 100; lambda = 1064e-6; %波长为1064nm k = 2*pi/lambda; %波矢 w = 3; %高斯光束的束宽...roman','fontsize',16); zlabel('归一化强度','fontname','华文中宋','fontsize',16); 结果如下图： 第一部分假设在z=0平面有一高斯光束...环形光束的MATLAB仿真 clc clear all close all %% N = 100; lambda = 1064e-6; %波长为1064nm k = 2*pi/lambda;...times new roman','fontsize',16); zlabel('归一化强度','fontname','华文中宋','fontsize',16); 结果如下： 这个和上面的高斯光束一样
Matlab串口通信 Matlab提供了串口通信的功能，串口通信的流程如下： 1.1.
之前学过单片机 对于串口通信比较了解 最近在学习MATLAB 发现它还可以控制串口 于是通过MATLAB 的GUI创建了一个串口通信的小软件 效果如下 如果没有单片机或者其他硬件的话 我们可以直接用软件模拟串口...选择两个没有被占用的串口 点击Add pair 会发现左边多出了一对串口 这对串口现在已经连接在了一起 我的是COM1和COM2 现在如果往 COM1发信息 那么COM2就会接收到 之后我通过MATLAB...的 uicontrol 函数搭建了 UI界面 并逐步实现了 串口通信 布局代码如下 打开串口以及接收数据 以及动态显示的代码如下 function openserial(h1,h2,h3,h4...’,y); ii=ii+1; axis([ii-100,ii+100,-100,100]); end end 这时就可以选择一个串口助手 发送数据 在 MATLAB...中打开相应串口并使能接收 就看到数据的显示了 如果在串口中一直发送数据 同时在MATLAB中点击使能绘图 在Axes框中就会出现 每一时刻接收的 数据的图 具体效果如下 代码下载地址:
p=19211 本文用matlab分析疫情数据集。 数据源 我们检查解压缩的文件。...ii}.Active = by\_country{ii}.Confirmed - by_country{ii}.Deaths - figure 拟合曲线 有效案例的数量正在下降，曲线看起来大致为高斯曲线...我们可以拟合高斯模型并预测活动案例何时为零吗？ 我使用 曲线拟合工具箱 进行高斯拟合。...使用高斯模型无法获得任何合适的结果。
高斯消元法的基本原理是通过一系列行变换将线性方程组的增广矩阵转化为简化行阶梯形式，从而得到方程组的解。其核心思想是利用矩阵的行变换操作，逐步消除未知数的系数，使得方程组的求解变得更加简单。...1)*A_b(i+1,m); A_b(j,i+1)=0; end fprintf('第%d次回代\n',n-i); disp(rats(A_b)); end 在高斯消去法中...(j,i+1)=0; end fprintf('第%d次回代\n',n-i); disp(rats(A_b)); end x=A_b(:,end:end); fprintf('高斯列主元消去法...\n'); disp(rats(x)); fprintf('matlab内置函数求逆求解\n'); xx=A^(-1)*b; disp(rats(xx)); diff=x-xx; stem(1:100,...diff); 与matlab内置求逆的解相比
Matlab GUI因项目需求，不得不学的又杂又浅，趁着还没彻底忘记，写下来一些关键注意点。...hObject handle to ppPort (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB...handle to pbCloseSerial (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB...hObject handle to pbSend (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB...Matlab GUI实现简单的很容易，但是在操作过程中会有各种各样的bug，需要慢慢探索研究…… 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/146162.html
import cv2 o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#原始图像 r=cv2.GaussianBlur(o,(5,5),0,0)#高斯滤波 cv2....imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：高斯滤波将中心的权重值增加...dst=cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, sigmaY, borderType) dst表示返回值，表示进行高斯滤波后得到的结果 src表示输入图像，图像深度是CV
本文用matlab分析疫情数据集 数据源 我们检查解压缩的文件。...{ii}.Active = by_country{ii}.Confirmed - by_country{ii}.Deaths - figure 拟合曲线 有效案例的数量正在下降，曲线看起来大致为高斯曲线...我们可以拟合高斯模型并预测活动案例何时为零吗？ 我使用 曲线拟合工具箱 进行高斯拟合。...使用高斯模型无法获得任何合适的结果。 ----
本文用matlab分析疫情数据集 数据源 我们检查解压缩的文件。...{ii}.Active = by_country{ii}.Confirmed - by_country{ii}.Deaths - figure 拟合曲线 有效案例的数量正在下降，曲线看起来大致为高斯曲线...我们可以拟合高斯模型并预测活动案例何时为零吗？ 我使用 曲线拟合工具箱 进行高斯拟合。...使用高斯模型无法获得任何合适的结果。
p=19211 本文用matlab分析疫情数据集（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 数据源 我们检查解压缩的文件。...ii}.Active = by\_country{ii}.Confirmed - by_country{ii}.Deaths - figure 拟合曲线 有效案例的数量正在下降，曲线看起来大致为高斯曲线...我们可以拟合高斯模型并预测活动案例何时为零吗？ 我使用 曲线拟合工具箱 进行高斯拟合。...使用高斯模型无法获得任何合适的结果。 本文选自《matlab用高斯曲线拟合模型分析疫情数据》。
高斯过程GaussianProcess ?...高斯过程的理论知识 非参数方法的基本思想 image.png image.png 高斯过程的基本概念 image.png image.png 高斯过程的Python实现 使用Numpy手动实现 定义核函数...image.png print(l_opt, sigma_f_opt) 0.9872536793237083 0.8613778055591963 更高维的高斯过程 image.png #噪音参数...小结 从前面我们可以看出，与常见的机器学习模型不同，用高斯过程做预测的方法是直接生成一个后验预测分布（依然是高斯分布）。...从统计学的角度上来看，利用高斯过程模型做预测具有很高的价值。
正态分布是高斯概率分布。高斯概率分布是反映中心极限定理原理的函数，该定理指出当随机样本足够大时，总体样本将趋向于期望值并且远离期望值的值将不太频繁地出现。高斯积分是高斯函数在整条实数线上的定积分。...这三个主题，高斯函数、高斯积分和高斯概率分布是这样交织在一起的，所以我认为最好尝试一次性解决这三个主题（但是我错了，这是本篇文章的不同主题）。...本篇文章我们首先将研究高斯函数的一般定义是什么，然后将看一下高斯积分，其结果对于确定正态分布的归一化常数是非常必要的。最后我们将使用收集的信息理解，推导出正态分布方程。...两个高斯函数的图。第一个高斯(绿色)的λ=1和a=1。第二个(橙色)λ=2和a=1.5。两个函数都不是标准化的。也就是说，曲线下的面积不等于1。...概率密度函数的推导 我们将从广义高斯函数f(x)=λ exp(−ax^2)开始，正态分布下的面积必须等于1所以我们首先设置广义高斯函数的值，对整个实数线积分等于1 这里将 -a- 替换为 a^2 稍微修改了高斯分布
混合高斯模型中第i个高斯分布的权系数的估计值， 和 分别表示时刻t混合高斯模型中第i个高斯分布的均值向量和协方差矩阵(此处假定像素的红、绿、蓝分量相互独立);η表示高斯分布概率密度函数。...参数更新 在时刻t对图像帧的每个像素Xt与它对应的高斯模型进行匹配， 匹配规则为： 如果像素值Xt 与混合高斯模型中第i个高斯分布Gi均值的距离小于其标准差的2.5倍, 则定义该高斯分布Gi 与像素值Xt...如果检验出该像素混合高斯模型中至少有一个高斯分布与像素值Xt 匹配, 那么混合高斯模型的参数更新规则为: 1)对于不匹配的高斯分布, 它们的均值μ和协方差矩阵 保持不变; 2)匹配的高斯分布Gi 的均值...icvUpdateFullWindow //函数功能：更新每个高斯分布的权值(对匹配的高斯函数k加大权值，其余的则减小权值)，如果前面的结果中存在匹配的高斯分布函数k,则需要再对第k个高斯分布函数的均值....至少每个高斯分布的权值必须修正，如果前面的结果中存在匹配的高斯分布函数k,则需要再对第k个高斯分布函数的match_sum修改，最终对那些匹配的高斯分布函数k的参数match_sum>0的做均值mean
高斯滤波和均值滤波的原理一样，在均值滤波中所有的像素点的权重都一样，而在高斯滤波中则是越靠近中心的像素点权重远大，权重的分配由二维高斯公式生成的矩阵决定，矩阵的阶和扫描的窗口大小一致。...关于二维高斯公式这里不再赘述，不了解的可以看看这篇文章：高斯函数的详细分析，这里就只给出一个二维高斯分布的产生函数了： //生成高斯核 double* make_kernel(int size, double
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