具有潜在高斯过程先验（LGPP）的Raven渐进矩阵完成 这是论文“具有潜在高斯过程先验的Raven渐进矩阵完成”的代码。 依存关系 PyTorch == 1.4 pyyaml == 5.3 枕头== 7.0.0 numpy的= = 1.18.1 六个== 1.14.0 Python版本3.7.6 数据集 构建面和圆数据集： ./build_datasets.sh 训练 特定数据集的训练模型（例如，具有5000个训练样本的三角形实例化多边形数据集） python train.py --exp_name triangle_5000 --gpu 0 --dataset triangle_5000 参数--exp_name是您的自定义实验的名称和--dataset是在训练阶段中使用的数据集。 实验 用MSE分数估算模型 python test.py --exp_name trian

高斯消除矩阵算法

无线通信系统-HW2-瑞利衰落信道模拟器

Filtered_Gaussian_output.m

在这项工作中，我们考虑了非线性/非高斯系统中的状态估计问题。 本文基于高阶无味卡尔曼滤波器（HUKF），开发了一种新的高斯和估计算法。 针对HUKF，提出了一种sigma点选择方法，高阶无味变换（HUT）技术，该方法可以更精确地近似高斯分布。 我们介绍了高斯滤波器的系统公式，并开发了最优滤波器的高效和准确的数值积分。 然后，我们继续将HUKF的使用扩展到具有加性（可能是非高斯）噪声的离散时间非线性系统。 所得的滤波算法称为高斯和高阶无味卡尔曼滤波器（GS-HUKF），将预测和后验密度近似为有限数量的高斯密度加权和。 在理论分析和仿真中证实了所提出的高斯和HUKF在非线性非高斯滤波问题的计算精度和时间复杂度方面具有综合优势。

小秋SLAM笔记

An interacting multiple model approach for state estimation with non-gaussian noise using a variational bayesian method

SynthPop SynthPop使用高斯系脉生成表格综合数据。 动机 我们想对{ X ， y }的联合分布建模，以便可以绘制更多样本。 从统计上相同的分布中获取更多样本可以（a）减少过度拟合或（b）保留隐私（通过创建具有相同统计属性的数据集而不会揭示底线）。 例子 您可以从以下分布中获得一些样本。 借助SynthPop，您可以通过（a）将高斯连接数拟合到这些观测值，以及（b）从该多元高斯中抽取样本来从该分布中生成更多样本。 from SynthPop import Copula data = np . load ( "data.npy" ) # ground truth of 100 samples Generator = Copula () Generator . fit ( data ) # fit a Guassian so it has a similar distr

Optimal Probabilistic Robust Beamforming for MISO SWIPT Systems with Gaussian Channel Uncertainties

Screen Content Image Quality Assessment Using Multi-Scale Difference of Gaussian