1) Joint Gaussian distribution
联合高斯分布
2) mixed Gaussian distribution
混合高斯分布
1.
Then background pixels are determined according to the mixed Gaussian distribution model,and the background of video sequence is extracted.
根据灰度-基元共生矩阵建立图像的纹理特征描述并据此初步判断某一区域是否有运动目标,进一步基于混合高斯分布模型进行背景像素判别和背景提取,最后应用多分辨率计算方法提高算法实现效率。
3) Gaussian mixture distribution
高斯混合分布
1.
To achieve optimal detection result by the stochastic resonance,EM algorithm is proposed to estimate parameters of the Gaussian mixture distribution.
采用3-水平量化器随机共振对非高斯水下噪声中的线谱信号进行检测,为使该随机共振类型达到最优的检测效果,利用EM算法进行了高斯混合分布的参数估计。
4) Gaussian mixture distribution(GMD)
高斯混合分布(GMD)
5) gaussian distribution fitting
高斯分布拟合
1.
A new improved method based on gaussian distribution fitting is put forward,which recognizes the annular mask that counters gaussian distribut.
为此提出了改进的基于高斯分布拟合的方法,该方法识别出服从高斯分布的圆环域,再对圆环域内的点进行高斯曲面拟合,求得标志点像素坐标。
6) gauss distribution
高斯分布
1.
That is supposed that the intensity of cross section of the beam ejacted by accelerator is Gauss distribution,a fine measurement is operated to determine the peak of the Gauss distribution,and it is verified by experiment.
在假设加速器射出的束流横截面,其强度呈高斯分布的条件下,讨论分析了一种精细测量系统束流横截面强度分布的方法,并用实验对这种方法的正确性做了验证。
2.
If we change the parameters of binomial distribution, the random pulse subjected to the Poisson distribution and the Gauss distribution will be generated.
利用EPLD器件模拟了n维贝努里试验,通过改变其参数,得到符合二项分布、泊松分布以及高斯分布的随机脉冲。
3.
It was based on the Gauss distribution and conformal transformation method presented by Amari and Wu.
针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)研究中的核选择问题,在Amari和Wu提出的保形变换方法的基础上,提出了一种基于高斯分布的SVM核参数选择方法。
补充资料：联合分布
联合分布
joint distribution
联合分布[州成由右七‘叨;eosMec，oe pacnp叭e“e““el 定义在同一概率空间上的多个随机变量的分布.设x，，…，戈是定义在概率空间(pro加bilitysP即e)(Q，.风P)上并分别取值于可测空间(刀℃留幽决sP-ace)(王*，刃*)(l簇k(n)的随机变量·这些随机变量的联合分布是集合B.6、熟，…，B。‘气的函数，定义作 px，，.x，(B，，‘二，B。)=p{Xl CB、，二，xn‘B。}.与联合分布相联系，人们还论及联合分布函数(joint曲tribu石onfu几无on)和联合概率密度(joint pro恤bilitydensity). 如果X，，…，戈是通常的实随机变量，则它们的联合分布是在”维Eudid空间(见多维分布(m阎tl-面优比沁nal曲tribu石on))R”中随机向量(戈，…，戈)的分布.如果X(t)(踌T)是一个随机过程，则对于t.，…，t。‘T，变量X(t:)，.二，X(t。)的联合分布称之为随机过程X(t)的有限维分布.(lhale~djnrnsio侧习dis州butions).
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参考词条