基于Matlab的二维无限高斯混合模型实现

一维数据集的无限高斯混合推理，用起来还挺方便的，尤其是你想搞清楚 DPGMM 的推理过程时。Rasmussen 的那套思路已经比较经典了，这个 Matlab 小脚本直接复现了，代码也简单，响应也快。 生成的一维高斯混合数据挺直观的，推理结果也都可视化了，适合刚上手 DPGMM 的人练手用。你不需要太多配置，直接运行就能看到结果。想搞明白过程的，可以顺手去看看 Rasmussen 那篇论文，蛮清楚的。 对了，相关的 Matlab 实现资源也不少，你如果感兴趣，还可以顺手看看： 基于 Matlab 的二维无限高斯混合模型实现 matlab 高斯混合模型 EM 算法求解高斯混合模型及

在Matlab环境中，进行二维混合高斯分布的期望最大化（EM）算法是一项重要的任务。

matlab高斯混合模型是一种在matlab中使用的模型。

在技术进步的推动下，二维多壁模型的Matlab开发正在加速，该模型能快速计算多墙环境下的信号传输特性。输入项包括发射器点、接收器点、墙壁坐标和材料属性，通过计算得到总功率。详细说明：运行mexme_multiwal来编译。

设计和实现自定义二维高斯函数，支持灵活的参数调整，包括标准偏差（sigmaX、sigmaY）、旋转（theta）、结果大小和中心位置。

二维图像的小波变换，玩得好能让图像去噪、增强啥的都变得顺手。MATLAB 里头自带的工具箱挺全的，wavedec2、waverec2这些函数，配合着wavemngr，搞个多尺度分解分分钟的事。像图像去噪，一般用软阈值法就挺管用。你只要设个阈值，小于的扔掉，大于的留着，再反变换一下，图像立马干净不少，细节也保得住。小波函数的话，常用的有db4、sym8、coif5这些，效果还不错。级数多了分得细，级数少了快，但看你什么场景了。去噪建议多实验几组阈值看看效果。附带的压缩包Chapter7 图像小波变换，里面有完整代码和，直接跑一跑就懂了，尤其适合新手上手。还有像下面这个例子，简单明了：% 加载图像

这份MATLAB源代码演示了二维分数傅里叶变换的过程，设计简单易懂，特别适合图像加密应用。

EM算法与高斯混合模型 本篇阐述了EM算法的原理, 并详解其在高斯混合模型参数估计中的应用。此外，我们提供了基于Matlab的代码实现，用于实际演示并评估算法性能。 EM算法原理 EM算法是一种迭代优化策略，用于含有隐变量的概率模型参数估计。其核心思想是在无法直接观测到所有变量的情况下，通过迭代地估计缺失信息来逐步逼近最大似然解。 算法流程包含两个步骤： E步 (Expectation): 基于当前参数估计，计算缺失数据的期望。 M步 (Maximization): 利用E步得到的期望，更新模型参数，以最大化似然函数。 高斯混合模型 高斯混合模型是一种强大的概率模型，能够表示复杂的数据分

利用MATLAB程序实现了二维离散小波变换，并对小波系数矩阵进行了重构，深入理解了其原理和实现过程。同时，通过采用不同的小波和边缘延拓方法，对小波系数矩阵的能量、均值、方差和信噪比等统计量进行了详细分析比较，从而更深入地探讨了小波变换的应用。