高斯扩散模型特点
什么是高斯模型？
什么是高斯模型？
高斯分布就是正态分布，高斯模型就是建立各种状态发生的概率密度函数。相信你应该知道正态分布的概率密度函数，高斯模型就是建立其因变量X的概率密度函数，发生某个时间的概率值可以快速的求导。图像处理目标检测中通常需要跟贝叶斯理论相结合，比如检测肤色，就需要建立某种肤色的概率模型X，然后建立非肤色的颜色的出现概率模型Y（前期训练建立其来的先验概率模型），对要检测的图像提取某个像素点的特征值，如某种颜色值，然后求这种颜色在X和Y的概率值，两者利用贝叶斯理论求其实肤色的概率，得到的值如果大于一定的阈值(或小于)则认为是肤色，否则是非肤色。抽象理解有点困难，提取合适的特征值也是很重要的，希望可以帮助到你。
高斯项束腰是什么？
其横截面的振幅分布遵守高斯函数，故称高斯光束。高斯光束的传输特性，是在远处沿传播方向成特定角度扩散，该角度即是光束的远场发散角，也就是一对渐近线的夹角，它与波长成正比，与其束腰半径成反比，计算式是：2*波长/（3.1415926*束腰半径），故而，束腰半径越小，光斑发散越快；束腰半径越大，光斑发散越慢。我们对于准直系统的计算，理论根据就是高斯光束的传输特性计算式.对于线度远大于输入光斑的透镜来讲，该输入光可视为点光源，其远场发散角就是该点光源的#34边沿线#34夹角；于是我们可根据透镜的具体参数，简单的用几何光学的方法计算该准直系统的光斑大小和最大工作距离.
高斯分布的特征是什么，什么是极限误差？
一、高斯分布具有以下三个特征：1、集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。2、对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。3、均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。二、极限误差，是指抽样推断中依一定概率保证下的误差的最大范围，所以也称为允许误差。估计量加上允许误差形成置信区间的上限，估计量减去允许误差形成置信区间的下限。极限误差表现为某置信度的临界值( 或称概率度)乘以抽样平均误差。即：极限误差= 临界值x 抽样平均误差。四、在一般计算中，真值的最佳估计值一般取算数平均值拓展资料正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。