第0 22_04讲高斯分布.pdf

c语言实现高斯分布.doc #include #include #define PI 3.1座机电话号码5897 void main long double w,x,y 0,z,sum,b 1; int n 1,a 1,m 1; printf Please enter x: ; scanf %lf,x ; while n 101 //101决定最后结果的误差 w pow x,n ; z a*w/ b*n ; y+ z ; a* -1 ; b* 2*m ; //printf %30.25f\n%d!! %30.25f\n,z,2*m,b ; //用于查看中途计算出得数据; m++; n+ 2 ; sum 0

2017-06-03 约4.39千字 2页立即下载

基于高斯分布的簇间距离计算方法.PDF 第 22 卷　第 3 期中文信息学报 Vol . 22 , No . 3 2008 年 5 月 J OU RN AL O F C H IN ESE IN FO RMA T ION PROCESSIN G May , 2008 文章编号 : (2008) 基于高斯分布的簇

2017-08-11 约字 6页立即下载

基于非高斯分布假设的轨迹用户链接方法研究.docx 基于非高斯分布假设的轨迹用户链接方法研究一、引言随着移动设备和定位技术的飞速发展，轨迹数据已成为一种重要的信息资源。轨迹数据的处理和分析在众多领域如交通流分析、城市规划、以及社交网络中用户的行踪模式研究等方面都得到了广泛的应用。在现有的轨迹数据链接研究中，多数研究都基于高斯分布的假设，但在真实世界中，由于多种因素的影响，许多轨迹数据的分布并不完全符合高斯分布。因此，本文提出了一种基于非高斯分布假设的轨迹用户链接方法，旨在更准确地处理和分析轨迹数据。二、非高斯分布的轨迹数据特点非高斯分布的轨迹数据相较于高斯分布的数据，其具有更为复杂的模式和特征。在空间分布上，非高斯分布的轨迹数据可能存在

2025-02-14 约4.94千字 10页立即下载

一种广义高斯分布的参数快速估计法.pdf 第3卷第3期工往炒i；i|l物理荸旅 V01．3。No．3 CHINESE 0FENGINEERINGGEOPHYSICS Jun．，2006 2006年6月 JOURNAL 文章编号：1672—7940(2006)03一0172—05 一种广义高斯分布的参数快速估计法汪太月，李志明 (中国地质大学数

2015-09-25 约1.74万字 7页立即下载

基于小波域广义高斯分布的SAR图像分割算法.pptx 基于小波域广义高斯分布的SAR图像分割算法;;引言;;;研究内容：本文提出了一种基于小波域广义高斯分布的SAR图像分割算法，通过结合小波变换和广义高斯分布模型，实现SAR图像的有效分割。;SAR图像特性及预处理;SAR（合成孔径雷达）图像是通过雷达传感器向地面发射微波信号，并接收地面反射回来的信号而形成的。其成像过程受到雷达系统参数、地形地貌、地表覆盖等因素的影响。;;;小波域广义高斯分布理论;;;;基于小波域广义高斯分布的SAR图像分割算法设计;;;;;实验结果与分析;;;;;结论与展望;;;THANKS.

2024-06-17 约小于1千字 28页立即下载

基于高斯序列乘积和的相干非高斯分布杂波模拟新方法.pdf 28 5 OURNAL OF NATIONAL UNIVERSITY OF DEFENSE TECHNOLOGY Vol. 28 No. 5 2006 : 1001- 2486( 2006) 05- 0058- 05 杨俊岭, 黄晓斌, 万建伟

2015-09-19 约1.31万字 5页立即下载

基于狄利克雷分布和多元高斯分布的双模块主题模型：理论、应用与优化.docx 基于狄利克雷分布和多元高斯分布的双模块主题模型：理论、应用与优化一、引言 1.1研究背景与动机在信息爆炸的时代，文本数据以前所未有的速度增长，涵盖了新闻资讯、社交媒体、学术文献、企业报告等各个领域。这些海量的文本数据蕴含着丰富的信息，但也给人们的有效利用带来了巨大挑战。如何从这些纷繁复杂的文本中提取有价值的知识，成为了自然语言处理领域亟待解决的关键问题。主题模型作为自然语言处理中的重要工具，能够自动发现文本集合中的潜在主题结构，将文本按照主题进行分类和组织，为文本分析和理解提供了有力支持。通过主题模型，我们可以将大量文本数据转化为易于理解和处理的主题表示，从而实现文本的分类、检索、摘

2025-04-27 约4.91万字 35页立即下载

混合高斯分布和二项分布的两阶段甲骨文字分割方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565756 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210127612.1 G06T 7/11 (2017.01)

2023-05-06 约3.36万字 19页立即下载

高斯分布气体光学遥感监测的重建算法研究与程序实现.docx 高斯分布气体光学遥感监测的重建算法研究与程序实现一、引言光学遥感技术在气体分布检测中有着广泛的应用，其中高斯分布的气体由于其良好的统计特性和适应性在多个领域得到研究与应用。在许多环境中，为了获得更准确的测量数据，我们经常需要借助遥感技术进行实时监测和数据的重建。本篇论文旨在研究高斯分布气体光学遥感监测的重建算法，并对其程序实现进行详细的阐述。二、高斯分布气体模型 高斯分布是一种常见的统计分布模型，其特点在于其概率密度函数具有钟形曲线形态。在气体分布中，高斯分布模型能够很好地描述气体浓度的空间分布情况。因此，我们采用高斯分布模型来描述气体浓度分布。三、重建算法研究对于高斯分布气体光学遥

2025-03-23 约4.61千字 9页立即下载

基于广义高斯分布模型的小波域盲水印算法的开题报告.docx 基于广义高斯分布模型的小波域盲水印算法的开题报告一、研究背景和意义目前，随着数字图像技术的飞速发展，数字图像成为了人们最常用的一种媒介，数字图像的保护和版权保护问题逐渐成为亟待解决的问题。数字图像水印技术就应运而生，它可以使得数字图像拥有一定的版权保护和不可篡改性。水印算法是一种信息隐藏技术，而盲水印技术是在不知道原图的情况下完成水印的嵌入和提取，它具有很好的实用性，符合实际应用的需要。因此，盲水印技术得到越来越多的关注。小波变换是一种比较先进的信号分析方法，小波域数字水印技术被广泛应用于图像和视频等多媒体领域。在小波域中嵌入水印具有抗平移、抗剪切、抗缩放等方面的优点。本项目将采用基

2024-04-24 约1.31千字 3页立即下载

基于广义高斯分布的小波域的广义非局部平均的去噪研究.doc 基于广义高斯分布的小波域的广义非局部平均的去噪研究摘　要　指出了图像小波系数的统计分布具有非高斯特性, 可以用广义高斯模型进行描述. 研究了用广义高斯分布(GGD) 对图像子带小波系数进行建模以及GGD 模型的参数估计问题, 其参数可以用来定义非局部平均权值的广义表达式，在此基础上设计了一种基于广义高斯分布的小波域的广义非局部平均的去噪算法, 通过仿真实验对该算法的去噪性能进行了讨论. 关键词　图像小波系数; 广义高斯分布;nonlocal mean算法; 图像去噪 A Generalized Nonlocal Mean Denoising Algorithm Based on Gauss

2018-10-09 约7.68千字 8页立即下载

非高斯分布观测误差资料的变分质量控制对暴雨预报的-大气科学学报.PDF 年第卷第期论著非高斯分布观测误差资料的变分质量控制对暴雨预报的影响马旭林和杰周勃李琳琳计燕霞郭欢南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室江苏南京联系人收稿接受国家自然科学基金资助项目公益性行业气象科研专项关键词摘要观测资料的质量控制直接影响数值预报资料同化的分析质量

2019-05-22 约2.75万字 11页立即下载

高斯分布气体光学遥感监测的重建算法研究与程序实现.pdf 中文摘要气体浓度分布实时在线监测对环境保护和生产生活安全具有重要的意义。光学遥感设备可以测量并计算得到目标气体在某一光路上的总浓度，利用不同角度光路的气体总浓度信息结合层析重建算法可以重建出气体在被测平面的浓度分布图。层析重建算法是重建气体浓度平面分布的关键所在。实际应用中，由于监测光路数量的有限性，根据其测量结果反演所监测区域目标气体的二维分布是一个稀疏重建问题。如果对气体的分布形式有更多预知信息，则可以有效提高反演精度。有两类特殊的气体重建场景适合加入高斯先验模型信息进行稀疏重建

2025-03-17 约11.78万字 76页立即下载

基于多峰高斯分布模型的FM与DTMB信号指纹定位系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112822625 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 20191

2023-06-04 约9.37千字 9页立即下载

编写一个产生符合高斯分布的随机数函数.docx 信号检测与估计课程作业作业要求1、利用计算机内部函数产生高斯分布的随机数，分别画出500，10000，100000点的波形，并进行统计分析(分别画出概率密度曲线，计算均值与方差)2、利用计算机自己编写一个产生符合高斯分布的随机数函数，画出100000点的波形，并进行统计分析（同一）提示：这一问分两步做，第一步先产生一个均匀分布的随机数序列（乘同余法、混合同余法等，可以用自己的方法），第二步通过适当变换得到符合高斯分布概率模型的随机数列3、对随机数产生函数和高斯分布进行性能分析，并写出自己对于此次作业和上课的学习体会一、利用内部函数产生高斯分布首先利用matlab自带的内部函数randn()就可

2017-11-17 约3.06千字 7页立即下载