单高斯模型

在这个项目中，我们计划使用EM算法来训练针对孤立词数据的HMM模型，同时考虑Viterbi算法在测试阶段的应用。我们的实验结果显示，通过Matlab编程实现的性能与HTK相当。尽管尚未准备数据文件（.mfcc文件），但您可以根据自己的数据进行处理。如果需要，您可能需要修改“generate_trainingfile_list.m”和“generate_testingfile_list.m”中的代码以匹配数据文件的路径。请运行“EM_HMM_isolated_digit_main.m”来开始您的实验。如需更多信息，请在评论中留言。此外，您可以通过指定的链接免费获取数据文件：选择“隔离的TI数字培

matlab高斯混合模型是一种在matlab中使用的模型。

单高斯背景建模是一种用于提取背景图像的图像处理方法，特别适用于背景单一且稳定的场景。该模型简单易用，通过参数迭代的方式实现，无需每次重新建模。在模型中，设定时间t，图像点的当前颜色度量为xt，若其超过概率阈值Tp，则将该点判定为前景点；反之则为背景点。

Matlab开发：这是与论文相关的小波处理模型的代码。

多高斯模型是一种背景消减的运动目标检测方法，该算法具有新颖性和易实现性，采用Matlab编写。

MATLAB 2015b 的高斯回归工具，确实挺方便。用fitrgp建个模型就能跑出结果，不用折腾一堆配置。你只要把数据整理好，输入特征放X里，响应变量放Y里，几行代码模型就出来了，响应也快，结果也靠谱。 高斯回归其实没那么玄乎，说白了就是线性回归+高斯误差。你看这公式：y = β₀ + β₁x₁ + ... + βₖxₖ + ε，是不是挺眼熟？误差项ε服从正态分布，噪声还挺自然。用 MATLAB 自带的工具箱，不用你去单独实现概率分布，省心不少。 创建模型就一句话：m = fitrgp(X, Y);默认用的是 RBF 核，适合大多数情况。如果你对模型参数有要求，可以加上'OptimizeHy

想做数据聚类的同学，这个GMM-Master资源包挺适合你的。它实现了高斯混合模型（GMM），可以你在 Python 中搞定数据聚类和密度估计。利用scikit-learn库，你可以通过设定聚类数量、协方差类型等参数，轻松训练出一个合适的 GMM 模型。而且，你还可以通过预测数据点的聚类类别，甚至是得到每个数据点属于某个聚类的概率。你会发现，通过绘制散点图和拟合曲线，你能清晰地看到数据的分布和聚类效果。GMM-Master里了主程序、数据文件和绘图模块，跑起来简单。只要运行main.py，你就能看到数据聚类的效果，甚至可以根据结果微调模型。GMM应用广泛，像图像分割、语音识别、推荐系统等场景都

介绍了一种利用高斯背景提取和运动检测的方法，实现在视频中对动态目标的精准跟踪。附带详细的Matlab程序和相关视频文件，为实现视频监控和分析提供了实用的工具。

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

这款优秀的Matlab编写的高斯混合模型工具包涵盖了聚类、回归等多种功能，详细介绍了每个函数的具体用途和操作方法。