为求解电晕电流的通用数学模型,利用人工神经网络能以任意精度逼近任意函数的能力,设计了2层BP神经网络,分别对实测的具有双指数函数、Gaussian函数及不规则脉冲形式的电晕电流进行拟合。结果表明,当神经元数目取5~10时,便能对不同类型的电晕电流波形进行高精度拟合,拟合误差量级可达10-4,拟合时间约为2~10 s,通过提取网络的权值、阈值参数可得到电流的解析表达式。该方法得到的电流表达式具有统一的结构,不依赖于电流波形,可作为电晕电流的通用数学模型。

gaussian_elimination 解决线性系统 为了 使用带有部分枢轴的高斯消去法。 句法 x = gaussian_elimination(A,b) 描述 x = gaussian_elimination(A,b)解线性系统 为了 ， 在哪里 和 。 附加文档和示例 有关其他文档和示例，请参见“ DOCUMENTATION.pdf”。

MATLAB实现高斯过程的入门级程序 程序不长注释清晰非常清晰易懂 程序包含在已知hyperparameter的情况下静态系统中高斯过程的实现 例子中运用已知的输入输出量做出模拟和预测 结果包含预测的图像并且包含95%置信度的图像 具体的分析讲解请关注我和我的博文

此脚本计算高斯节点和权重，以对任意三角形域上的函数进行数值积分。 注意：此方法使用折叠的正方形而不是一般的体积情况。

使用薄透镜聚焦高斯光束（基于Self的论文，Applied Optics，第22卷，第5期，第658-661页（1983）， http://www.opticsinfobase.org/ao/abstract.cfm？ id=26503 ) 输入是： λ - 光束的波长beam_waist-束腰在腰部位置（wp） wp - 腰部位置fpos - 镜头位置向量 [pos1, pos2, pos3 ...] f - 镜头焦距矢量 [f1, f2, f3 ...] 例如： Gaussian_Propagation(8e-7,0.00075,-0.1,[0 0.1],[-0.5 0.2])

用MATLAB在频域实现理想滤波、Butterworth、Gaussian滤波器，

小木虫荣誉版主yjcmwgk整理的有关量子化学计算软件Gaussian使用经验的牛贴汇总，2011年后因楼主卸任版主，此贴已基本暂停更新，故可视为目前的终极版。

在这个项目中，我们要处理使用EM算法训练GMM-HMM的孤立单词数据。 测试阶段也考虑使用维特比算法。 结果表明，通过Matlab 编程获得的性能与HTK 的性能相似。 在运行这些程序之前，请先准备好训练和测试数据。 TIDIGITS 数据库的摘录可以从这个链接获得： http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech recognition course.html 标题为“隔离的 TI 数字训练文件，8 kHz 采样，终结点：(isolated_digits_ti_train_endpt.zip)”。 或者您可以直接从这个链接下载训练数据库的 .zip 文件： - 训练数据： http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech recognition cours

1、本代码基于GPML工具箱V4.2。 2. 提供了两个demo（多输入单输出&多输入多输出）。 3. 使用 feval(@function name) 查看函数中超参数的数量。 例如： K > > feval (@covRQiso) 答案 = '(1 + 1 + 1)' 它表明协方差函数 covRQiso 需要 3 个超参数。 因此，3 使用优化函数最小化时需要初始化超参数。 意义每个超参数的范围和范围在每个函数的描述中都有详细的解释。 4. 不同的似然函数对推理函数的要求不同，可见详细信息 ./gpml-matlab-v4.2-2018-06-11/doc/index.html 或 ./gpml-matlab-v4.2-2018-06- 11/doc/manual.PDF。

高斯模糊 shader