gaussian

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    我正在寻找覆盖/替换数组列表中的值的方法,数组列表本身是散列表中的值。 这是我们提供的一些代码。 public Equations(Double[][] matrix) { // save input matrix into M -- it represents the equations M = new HashMap<Integer,ArrayList<Double>>()

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    我正在模拟一篇文章,图像平滑的规模是基于毫米。 3D图像的格式是DICOM。例如,通常的图像X与窗口大小的平滑和规模小号,正在做如下: f1 = fspecial('gaussian',[size,size],s); Smooth1 = imfilter(X,f1); 有谁知道我该怎么办平滑其其规模是以毫米为单位的? 我应该改变基于毫米而不是像素的窗口大小吗?我怎样才能做到这一点?

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    在matlab中是否有任何计算三维图像扩展和缩小的函数?例如,可以将3D容量从170 * 240 * 240减少到85 * 120 * 120或从85 * 120 * 120扩展到170 * 240 * 240。 matlab中的'impyramid'确实类似,但只在第一个2维中缩小和扩大。 我在mathworks文件交换中也看到了这个函数https://www.mathworks.com/mat

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    任何人都可以给出一个高斯混合模型(GMM)的实际例子吗?为什么我们要去GMM和它是如何工作的? 我读了一些关于这方面的内容,但他们已经用数学方法解释了。他们说它被用于异类人群,但我无法将其与一些现实的例子联系起来。 感谢您的帮助。

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    我有一个处理大量2d灰度图像的程序,并且在处理每个图像(Matlab 2015b)时,目前多次使用imgaussfilt()。就运行时间而言,这证明是非常昂贵的。我有几个较大的西格马值的例子,它似乎更昂贵(即imgaussfilt(image,[1,40])... imgaussfilt(image,[10,15]))。 有没有人知道任何更快的版本/方法高斯平滑? 我已经尝试过使用FFT/IFFT

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    我使用svg过滤器在垂直堆叠的三个圆圈之间创建“粘性”混合。在Chrome/Firefox中(减去一些平滑),我可以获得理想的效果。在Safari中,我得到了非常不稳定和丑陋的东西。 <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1"> <defs> <filter id="goo" x="0" y="0" color

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    我有三个不同长度的数组,分别为standx,standy和standz,它们只包含正值。 我想以与this plot类似的方式绘制它们的直方图分布,也就是说,共享x轴(参见下面的图,在编辑之后)。 但我想x轴是log规模,并且三个地块之间的箱子是相同的大小(后者可以暂时放松)。 然后,我想在log空间(即对数正态分布)中用高斯函数拟合这些分布。我不知何故总是把拟合弄得一团糟,而高斯真的不会重现分布

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    我期望scikit-learn的DP-GMM允许在给定新数据的情况下在线更新集群分配,但sklearn的DP-GMM实现只有一个合适的方法。 我对变分推理的理解尚不清楚,我认为在线更新集群分配的能力是sklearn实现的特点,而不是无限GMM的变分推理。 如果有人能够澄清这一点,并指出一个能够在线更新集群分配的实现,我将非常感激! http://scikit-learn.org/stable/mo

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    我该如何开始在Mathematica中编写高斯径向基函数?如果可能,请提供编码作为参考。我已经尝试过,但仍然无法运行。请显示一些指导来帮助我运行它。

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    我有一套多元(2D)高斯分布(用均值和方差表示),并希望以保持概率高斯信息(可能使用方差重叠?)的方式对这些分布执行聚类。 ​​ 我已经做了一些研究,聚类方法,发现DBSCAN聚类比K-手段比较合适,因为我不知道有多少集群期望找到。但是,DBSCAN利用欧几里德距离epsilon值来查找集群,而不是使用每个分布的方差。我也研究过高斯混合模型方法,但它们将一组点拟合成一组K个高斯聚类,而不是将聚类拟