创建自定义二维高斯，可用于过滤、加权等。所有参数均可自定义，包括标准偏差（sigmaX、sigmaY）、旋转（theta）、结果大小、中心等。

randgen(mu,mu1,mu2,cov1,cov2,cov3) = 在 d 维中随机生成高斯样本，其中 d = 2 mu, mu1, mu2 = (x,y) 坐标（意味着）高斯样本的中心。 cov1、cov2、cov3 是协方差矩阵，会随着分布形状的变化而变化，例如：cov = sigma^2*Identity Matrix，其中 sigma^2 = 标量。 N = 使用并作为用户输入提供的高斯样本数。 还生成了 N/2 的测试集和 N/2 高斯样本的训练集。 输出被定向到命令窗口并生成分布图。 示例 1： randgen([4 5],[9 0;0 9],[10 15],[6 0;0 6],[15 10],[4 0;0 4]) 或 示例2：randgen([4 5],[9, 0; 0 9],[10 15],[5, 1.5; 1, 5.5],[15 10],[6, -1; -1,

在深入分析二维高斯分布公式的基础上，通过将光斑中心整像素坐标和亚像素坐标进行分离，推导出一种无需求解广义逆矩阵的高斯曲面解析算法，该方法综合利用窗口内的所有像素灰度信息，通过解析表达式直接计算高斯分布光斑的亚像素中心位置；并且对传统高斯曲面拟合法求解过程进行了优化，提出一种更加高效的定参高斯拟合法。与传统高斯曲面拟合法相比，提出的两种方法具有基本相同的稳定性和定位精度，但运行效率分别提高了278倍和78倍以上。

经检验准确无误，希望对大家会有用，支持多个区间同时积分

用于计算二维高斯 Q 函数的 Matlab 代码。 一般说明这个 m 文件提供了二维高斯 Q 函数的数值计算，即Q(x1,x2,ro)=1/((1/sqrt(2*pi)*(1-ro^2))*int(int(exp(-(x^2+y^2-2roxy)/ (2*(1-ro^2))) dxdy 结果可能包括非常小的近似误差。 如何使用它要在您自己的程序中使用该文件，只需下载该文件并将其保存在与您的文件相同的路径中。 您可以通过以下方式调用 2d qfunction： 答案=q2d(x1,x2,ro) 其中 x1 和 x2 是积分的极限，ro 是相关系数。 例子： >> q2d(-1.2,.3,.4) 回答= 0.3671 >>

该程序生成一个二维高斯。 然后程序尝试使用 MatLab 函数“lsqcurvefit”拟合数据，以找到二维高斯的位置、方向和宽度。 不输入参数执行“mainD2GaussFitRot.m”。 二维高斯函数由函数“D2GaussFunctionRot.m”和“D2GaussFunction.m”定义

Gaussianfit2D_拟合星点_matlab二维高斯拟合_高斯拟合_二维高斯拟合

R语言。随机生成两个二维高斯混合分布，每种分布有1000个点。并运行R语言自带的EM算法的包。可直接运行。

二维高斯随机粗糙面蒙特卡罗建模，Matlab程序

今天小编就为大家分享一篇Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧