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搜索资源 - Gaussian approximation
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一个用delphi写的基于bp网络逼近函数的方法的源程序，程序提供的逼近函数包括：sin(x)*exp(-x)、sin(x)/x\\1/(1+exp(-x))、(1-exp(-x))/(1+exp(-x))、阶跃、高斯。~..~
-with a written bp - based networks function approximation of the original source code. procedures for the approximation functions in
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This program demonstrates some function approximation capabilities of a Radial Basis Function Network.
The user supplies a set of training points which represent some \"sample\" points for some arbitrary curve. Next, the user specifies the number o
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The Bayesian Committee Machine (BCM) is an approximation method for
large-scale Gaussian process regression.
- The code is for Matlab
Version 1.0, November 2005-The Bayesian Committee Machine (BCM) is an approximation method for large-scale Gau
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本文是Douglas A. Abraham关于非高斯检测的一篇文章，对于研究声纳和雷达检测比较有用
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定点频域ICA，使用高斯函数、负熵最大化来处理语音信号分离问题的演示-FIXED-POINT FREQUENCY DOMAIN ICA with
GENERALIZED GAUSSIAN FUNCTION BASED
NEGENTROPY APPROXIMATION for SPEECH SIGNAL
SEPARATION
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高斯混合模型在图像处理方面运用广泛。她是利用已知的数学模型，通过逐渐逼近的方法，使得给定数据集和数据模型之间达成最佳拟合。-Gaussian mixture model widely used in image processing. She is the use of known mathematical models, through a gradual approximation approach that makes a given data set and the best fit b
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最优的阶梯型边缘检测算法(canny边缘检测)
1.Canny边缘检测基本原理
(1)图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。
(2)根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。
(3)类似与Marr（LoG）边缘检测方法，也属于先平滑后求导数的方法。
2.Canny边缘检测算法：
step1:用高斯滤波器平滑图象；
step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；
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高斯、加斯比、SOR三种逼近算法的比较，matlab实现-Gaussian, Gatsby, SOR comparison of three approximation algorithms, matlab implementation
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用于函数逼近的径向基逼近和差值，是一个基础函数，包括高斯及二项式两种，可拓展到多个应用领域-Radial basis functions are use for function approximation and interpolation. This package supports two popular classes of rbf: Gaussian and Polyharmonic Splines (of which the Thin Plate Spline is a subcla
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无迹卡尔曼滤波UKF是重要的非线性滤波方法。它采用UT变换的方法，不再近似系统的非线性方程，它仍然用高斯随机变量表示状态分布，不过是用特定选择的样本点加以描述，每个点叫一个高斯点，它从系统状态的概率密度函数中取出；然后，按系统的真实模型演化，得到非线性演化后的σ点，使得样本均值和样本方差是真实均值和真实方差的好的近似。
在这个程序中，实现了基于UKF的滤波方法，并且建立了两种仿真环境进行实验。-Unscented Kalman filter UKF is an important nonli
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基于BP神经网络的高斯模糊图像复原的方法实现，结合了BP神经网络良好的非线性逼近功能，效果较传统的算法更好。-BP neural network based image restoration method of Gaussian blur implementation of BP neural network combines good nonlinear approximation function, the effect is better than traditional algorit
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径向基函数神经网络Matlab源代码,非常实用-Radial basis functions are use for function approximation and interpolation. This package supports two popular classes of rbf: Gaussian and Polyharmonic Splines (of which the Thin Plate Spline is a subclass).
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表面平滑Mesh
拉普拉斯光顺
三角形网格
近似高斯曲率-Surface Quality and Smoothing
1.Computation of the uniform Laplacian operator and using it for smoothing (uniform Laplace smoothing)
2.Computation of the circum-radius to minimum edge length ratio to evaluate th
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本程序给出一个利用高斯法近似求解病态方程的解的例子-This program gives a Gaussian approximation method for solving equations morbid examples
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用MATLAB编写的非近轴近似的高斯光束，可以更精确地描述高斯光束。-MATLAB prepared with a non-paraxial approximation of the Gaussian beam can be more accurately describe the Gaussian beam.
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RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程类似，两者的主要区别在于各使用不同的作用函数。BP网络中隐层使用的是Sigmoid函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；而RBF网络中的作用函数是高斯基函数，其值在输入空间中有限范围内为非零值，因为RBF网络是局部逼近的神经网络。
RBF网络是一种3层前向网络，由输入到输出的映射是非线性的，而隐层空间到输出空间的映射是线性的，而且RBF网络局部逼近的神经网络，因而采用RBF网络大大加快学习速度并避免局部极小问题，
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Abstract—Selection combining cascaded with maximum-ratio
combining (SC/MRC), which is particularly useful when site
diversity is available, combined with low-density parity-check
(LDPC) codes is able to combat the effects of fading. The biterro
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用傅立叶变换光束传播法模拟高斯信号在傍轴自由空间的近似传播-use the Fourier transform split-step beam propagation method in the
paraxial approximation.
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自适应神经网络图书馆（Matlab的5.3.1或更高版本）是实现多个自适应神经网络具有不同的自适应算法块的集合。
它主要分布于2001年6月 - 7月詹皮耶罗坎帕（西弗吉尼亚大学）和马里奥·卢卡Fravolini（佩鲁贾大学）。后来改善部分由美国航天局资助NCC5-685支持。
有迹象表明，实施基本上这些种神经网络的块：
自适应线性网络（ADALINE）
多层感知层网络
广义径向基函数网络
动力单元结构（DCS）网络的高斯或圆锥形基函数
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该算法基本思想是利用一组带有相应权值的随机样本即粒子去逼近PHD分布和基数分布，其意义在于不仅解决重积分计算没有闭式解的难题，而且在滤波过程中，PHD函数被一系列离散的带权值的样本近似，随着样本粒子数量的增加，PHDF接近于Bayes最优估计，而且不受模型线性和高斯假设的限制，可以适用于非线性非高斯的随机系统。-The algorithm the basic idea is to use a set of random sample with the corresponding weight n
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