稀疏高斯过程

matlab 的 egde 源代码的GP-SLAM，是做连续时间轨迹估计挺不错的一个选择。它用的是稀疏高斯过程回归，核心是用 C++写的，性能还挺稳。而且还有个可选的 Matlab 工具箱，调试比较方便，文档里自带示例，照着跑就能上手。 GPSLAM 的核心优势是支持连续时间建图，像那种不规则频率采样的数据起来更顺手。你只要装好boost、cmake这些依赖，基本就能跑起来。 构建流程也简单：先mkdir build，cmake ..，再make install，嗯，编译完还能跑一下单元测试，看看环境配没配对。 Matlab 端的话，你只要在编译时启用一下，就能在 Matlab 里直接用 C+

传统的多元统计分析方法在故障诊断中常依赖于正态分布假设，而实际工业过程数据往往不服从正态分布。Q统计量方法虽然基于正态分布假设，但其诊断性能在非高斯数据情况下表现欠佳。信息增量矩阵 (IIM) 方法则不受正态分布限制，通过定义协方差矩阵、计算信息增量矩阵、信息增量均值和动态阈值等步骤，实现对非高斯过程的有效故障诊断。 数值模拟和田纳西州伊斯曼过程案例研究表明，IIM 方法在非高斯数据情况下具有更高的检测性能，有效降低了误报和漏报率，优于 Q 统计量方法。

这些R代码帮助用户理解贝叶斯非参数模型，特别是Dirichlet过程高斯混合模型（DPGMM）。它们是从Matlab代码转换而来，以便更好地在R环境中使用。

稀疏表达的程序代码，使用Matlab验证实现，可供下载使用！

Matlab开发：这是与论文相关的小波处理模型的代码。

Sparseclean清除范围内小或NaN值或值的双稀疏矩阵。

利用Matlab验证实现稀疏表达的编程代码，可供下载使用！

毕业设计的 MATLAB 算法库，内容还挺实在的。都是稀疏表示方向的经典算法，源码整理得蛮清楚，变量命名不乱，注释也到位，直接跑没啥坑。适合那种时间紧任务急的时候用，能帮你省不少调试时间。 MATLAB 的工具类源码，整理得还挺全，像OMP、K-SVD这些稀疏编码的经典算法都有，关键是配套函数都封好了，不用自己搭一堆框架，拿来即用，挺省事。 每个函数都能独立运行，调用关系不复杂。比如你要做一个图像压缩实验，直接改下路径，喂进去数据就行。测试也比较充分，能跑通。哪怕对 MATLAB 不太熟，也能快上手。 文件结构简单清晰，main.m就是入口脚本，运行逻辑都串好了。不需要翻半天逻辑才能找到主函数

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。