这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

构造均值为a,方差为b的高斯白噪声，MATLAB程序，非常简洁实用

opencv实现高斯混合算法，加入按帧读取图片和AVI读取图片，路径需自己设定。

以高阶统计量数学分析方法，对混舍高斯模型进行研究，并给出理论计算结果。
重点讨论二元混合高斯模型，给出高阶统计量的理论值，用Matlab仿真不同方差和不同均值时多膜性、对称性和斜度值、峰度值的估计结果，并比较斜度值、峰度值的理论结果和仿真结果，验证理论结果的正确性，为通信理论中混合高斯模型的研究做补充。
关键词：混合高斯模型；
高阶统计量；
二元混合高斯模型；
峰度值；
斜度值

用MATLAB编程的GMM模型，在语音识别中发挥很大作用，采用的方法为高斯混合模型

在windows平台上做一个半透明的毛玻璃窗体。
首先实现半透明效果，再用高斯模糊处理，实现毛玻璃。

高斯混合模型（GaussianMixtureModel）源代码，有测试程序，简单实用

文中有很多QPSK调制解调程序，包括添加高斯白噪声，仿真了误码率，并且加入了解调中的同步技术，非常有参考价值

本文报道一种在近场呈高斯振幅分布的激光束进行空间调制的新技术,使得在远场(或焦面上)的激光剖面修饰成近似于平顶状振幅分布,其能量转换效率高达90％。

用函数IDINPUT生成随机高斯信号，随机二元序列信号，伪随机二元序列信号和组合正弦信号。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。