matlab求导代码****************************** 介绍******************* ******* 请注意，未经作者许可，不得将其用于任何商业用途或对代码进行修改。 在GP TIE算法中，我们对散焦后的强度图像（在频域中）执行高斯过程回归，以估计强度轴向导数，该强度用于通过方程式（TIE）的传输强度来恢复相位。 GP TIE通过使用强度在空间频域中随散焦传播如何变化的先验知识，减轻了导数估计中的非线性误差。 不需要将强度图像等距隔开，因此输入强度堆栈可以按指数方式隔开，这被证明是一种将相位信息转换为测得强度的有效方案。 有关更多详细信息，请参见参考文件。 如何使用代码 ** 如何在示例数据集上运行： 打开Main_GPTIE.m并在Matlab中运行。 示例数据集将自动加载。 如何在自己的数据集上运行： 按照示例数据集“ SampleData2.mat”的格式准备数据集。 确保变量名称与示例数据相同，并且变量的单位为米。 打开Main_GPTIE.m。 加载数据并运行。 必要时调整Poisson求解器正则化参数（regparam）。 输入参数：

这是两个 MATLAB 例程，用于 1) 生成与 MODTRAN 兼容的光谱响应函数（gaussian、bartlett、welch、cosine）给定频带中心和 FWHM 作为输入和 2) Card 1A3 LFLTNM/FILTNM 兼容“滤波器”文件给定 MODO 兼容传感器描述文件作为输入。 高斯生成器的结果与 James Blake 的 fitgauss.m 一致

基于LFM信号的Gaussian小波变换的缺点：不是正交的，也不是双正交的，也不是紧支撑的。频率分辨率比Haar小波变换和Mexican Hat小波变换要高，但是要低于Morlet小波变换。

Fastest Solution on the market! Supports Multi-pass VR Supports Single-pass instanced or Multiview VR(Oculus devices) Supports Single-pass VR This package consists of two shaders for applying the blur on the screen. This solution is currently the fastest blur I the market. Both of the shaders were tested on a low-end mobile device in the loaded scene in order to optimize the performance and fps.

Probability Distributions Involving Gaussian Random Variables.pdf

用于量子化学计算的程序软件ORCA最新版本（截止至2022.4.1），与Gaussian16功能几乎相同，免费但不开源的计算软件；对应Linux操作系统，需要openmpi 4.1.1，动态库；具体编译方法请自行查询。

用于量子化学计算的程序软件ORCA（4.1.2版本），与Gaussian16功能几乎相同，免费但不开源的计算软件；对应Linux操作系统，需要openmpi 3.1.4，动态库，解压需要zstd（https://facebook.github.io/zstd/）；具体编译方法请自行查询。

不调用fspecial和filter2函数，针对每个像素循环实现三种滤波。

这些脚本用于实现高斯混合基数化概率假设密度过滤器。 代码中使用的算法和跟踪场景遵循发表在 IEEE Transactions on Signal Proceesing Vol. 2 上的论文“基数化概率假设密度滤波器的分析实现”。 55 No. 7。作者是Ba-Ngu Vo和WK Ma。

该程序可用于评估图像的一阶导数。 过滤器的方向可由用户指定。 一般来说，这些过滤器可用于边缘检测和图像分析。 该程序创建的过滤器源自以下所示的“可操纵过滤器”： WT Freeman 和 EH Adelson，“可控滤波器的设计和使用”，IEEE PAMI，1991。 包含一个演示程序 (runDemo.m)，它将创建一个动画，显示从 0 度到 360 度（以 15 度为增量）均匀分布的方向导数。