1) generalized Gaussian density distribution
广义高斯密度分布
2) Generalized Gaussian Distribution
广义高斯分布
1.
An Efficient Video Moving Object Detection Algorithm Based on Generalized Gaussian Distribution
基于广义高斯分布的视频运动目标快速检测算法
2.
The parametric analysis is presented for the sparse signal followed generalized Gaussian distribution (GGD).
对于服从广义高斯分布(Generalized Gaussian distribution,GGD)的稀疏信号进行了参数分析。
3.
Applying generalized Gaussian distribution to statistical model of the Alternating current coefficient of discrete cosine transform, an adaptive blind watermark detection algorithm is presented on the basis of sign detector and linear correlate detector and its probability efficiency is deduced.
根据数字图像离散余弦变换域交流系数的广义高斯分布模型,在符号检测器和线性相关检测器的基础上,提出一种盲水印自调节的检测算法,并推导出该检测器有较高的检测效率。
3) Generalized Gaussian Distribution(GGD)
广义高斯分布
1.
Based on the assumption that wavelet coefficients obey Generalized Gaussian Distribution(GGD),this paper adopts Maximum Likelihood(ML) principle to estimate wavelet coefficients variance of common images in sub-bands.
基于小波系数服从广义高斯分布,该文采用最大似然(ML)准则估计普通图像在子带上的系数方差。
4) Gaussian distribution density function
高斯分布密度
5) generalized Gaussian mixture model
混合广义高斯密度模型
6) generalized Gaussian distribution statistic model
广义高斯分布统计模型
补充资料：概率分布的密度
概率分布的密度
density of a probability distribution
概率分布的密度【山画勿ofa声加b正ty业州恤心.;n月。T:oeT‘，.TooeT，]，亦称攀半考枣(pro恤b正tydensity) 与绝对连续概率测度相对应的分布函数(distribU-tionft川ction)的导数. 设X是在”维E切土d空间R”(n)l)中取值的随机向量，F是它的分布函数，并设存在一个非负函数f使得 x一工.F(x，，xZ，…，x。)一J…J，(。:，…，。。)“1…du，对一切实数x;，…，、。成立，则称f是X的修率窜摩(probab皿ity de飞ity)，此时对任意BOrel集A cR“有 p万x。A飞=f…ff(。，.·…。_)du一d、. ‘A。任一满足条件 丁…Jf‘xl，一x·，dxl·““一‘的非负可积函数f都是某一随机向量的概率密度. 如果两个取值于R”的分别具有概率密度f和g的随机向量X和Y是独立的，那么随机向量X十Y具有概率密度h，它是f和g的卷积，即h(xl，…，x。)=一丁…丁f(x，一。，，…，x。一u。)。(。，，…，。。)以u，…J、一J…Jf(“，，…，。。)。(x，一，，…，x。一、)汉。，…d。。. 假设X=(戈，…，戈)和Y=(矶，…，气)是分别取值于R”和R用(n，m)l)中且具有概率密度f和夕的随机向量，而z=(戈，…戈，Y.，…，气)是取值于r+川中的随机向量.再若X和y独立，则Z具有概率密度h，称为随机向量X和Y的联合概率密度(joint Pro恤biljty dellsity)，此处h(t:，…，t。十。)=f(tl，…，t。)g(t。+1，…，t。*.)·(l)反之，若Z具有满足(l)的概率密度，则X和Y独立. 具有概率密度f的随机向量X的特征函数中可表示为 毋(tl，…，t。)= 一丁…丁。:‘!1二‘~“·’·，f(xl，一x。，dxl·‘·“x二这里，如果职是绝对可积的，则f是有界连续函数，且 f(x:，“·，x。)=二二头二f二卜一‘:1一‘，…’，(。:，…，:。)d才，…d。· (2二)”几或概率密度f和对应的特征函数价还通过下述关系式(Phnd犯rel埠等术(Phncherel汕mtity))相联系:函数厂是可积的，当且仅当!叫’是可积的，此时有 了…歹fZ(x卫，…，、)dx，…dx。 一典丁了…}’，，(。，，…，:。)一‘tl…己t。
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参考词条