高斯分类

MATLAB 的高斯与最接近均值分类器实现，挺适合刚入门机器学习的朋友练手。G_N.m这个文件里基本把流程都串好了：从数据加载、模型训练、分类预测到误差估计，结构清晰，逻辑也不绕。高斯分类器部分用了fitgmdist来建模，预测用predict，响应也快；最近均值分类器走的是更直观的路子——算个均值，再比距离，简单粗暴但还蛮有效的。 高斯分类器的思路就是“哪个分布性最大就选哪个”，属于典型的概率派打法。你可以用它多类别问题，而且在不确定性评估上还挺有一套，误差估计能顺手搞贝叶斯风险啥的。说白了，就是理论支持强，调参数也有迹可循。 相比之下，最近均值分类器就像个朴素实干家，计算成本低，实现起来也

这个MATLAB文件专注于解决三类模式分类问题。它根据每个模式类的参数生成一百个随机样本，用于计算类条件密度。文件进一步实现了高斯分类器，使用等先验类概率对每个类的测试样本进行分类，并实现了近邻均值分类器，同样使用等先验类概率。最终评估了每个分类器在样本集上的分类错误率。详细信息请参阅M文件。

Matlab开发：这是与论文相关的小波处理模型的代码。

matlab高斯混合模型是一种在matlab中使用的模型。

Matlab编程：高斯方法。高斯法。

高斯滤波器.rar文件可用于图像处理中的模糊和降噪操作。它通过应用高斯函数来实现平滑处理，适用于多种科学研究和工程应用。

在变量A中定义系数矩阵，在C中定义常数。通过计算向量X，最终矩阵将显示为[AXC]。同时提供所有中间计算步骤。

频域图像里的高斯滤波输出你总绕不开吧？Filtered_Gaussian_output.m就是专门搞这个的一个小工具，运行起来挺顺滑，逻辑也清晰，基本不用怎么改就能直接上手试。尤其做图像去噪或者特征提取的时候，这种频域下的高斯带通，效果还挺的。 代码里用到的fft2、ifft2这些频域操作你应该都熟吧？就是先搞个频谱，滤波，再反变换回来。整个流程配合一些图像测试数据，用来做对比实验挺方便。要是你正在弄类似的图像滤波方案，可以参考它来写自己的版本。 顺带提一句，频域高斯滤波和空间域滤波在细节上的差别还蛮大，尤其是边缘保留那块，记得留意下。想深入的，可以看看下面这些文章，都是跟它相关的： matl

这个数值分析方法在数据处理中具有显著效果，尽管高斯法曾经被广泛使用，但现在已经不再流行，我们仍然将其分享给大家。

MATLIB 的高斯白噪声线性调频信号，蛮适合做雷达信号模拟的，尤其你要研究目标识别或者信道干扰那块。它的逻辑其实挺简单：一个频率线性变化的 LFM 信号，加上一点高斯白噪声，让模拟效果更贴近真实环境。 你只需要用 MATLIB 几行代码，就能生成这种信号。参数也比较灵活，带宽、调频率、噪声强度都能调，挺方便调试算法的。而且信号生成完还能直接拿去做 FFT，配合频谱图工具使用效果还不错。 哦对，如果你对回波信号感兴趣，可以看看频谱图那篇文章；或者想自己写白噪声生成函数，也有现成总结好的方法，懒得造轮子就直接拿来用。 这个例子算是比较实用的 MATLAB 小工具吧，调个参、画个图，响应也快，想搞