EEMD通过添加高斯白噪声并进行平均的方法，处理了EMD的模态混叠问题。
但其会因为白噪声残留较大，导致筛分次数增加，以及分解失败，因而计算效率不高。
针对以上问题，Torres等提出了一种噪声自适应完备总体平均经验模态分解(CompleteEEMDwithAdaptiveNoise，CEEMDAN)方法。
该方法特别适合ECG信号处理。

物理学，真空中的静电场讲授课件电荷与电场、库仑定律电场强度电通量、高斯定理静电场的环路定理、电势能与电势等势面、电势与场强的微分关系

基于MATLABGUI设计的数字信号处理零碎，可以实现基本的信号生成，信号分析和信号滤波以及简单的语音信号处理等功能。
其中信号生成模块可实现正弦波、方波、三角波、高斯白噪声、chrip信号的生成和叠加；
信号分析模块支持基本的傅氏变换下的频域分析功能；
信号滤波模块可以实现数字低通、高通、带通、带阻下的切比雪夫、巴特沃思、椭圆滤波器的设计和滤波处理；
语音信号处理模块可以实现音频文件的读取、播放、叠加噪声、滤波等功能。

基于MATLABGUI的喷泉码仿真平台，可实现LT码和Raptor码在删除信道和高斯信道下的仿真。

GMM算法开发必备。
经典论文收录。
opencv库函数援用论文。

一种高斯噪声下基于最大分散度的WSN半定计划定位算法

自创他人的资源进行集合和整理了一下，高斯滤波分为一维高斯滤波和二维高斯滤波，并且和OPENCV的高斯滤波的时间进行对比了一下，比OPENCV的要慢很多

三大分布齐聚，玩转用c++结合Matlab实现通讯建模高斯分布，瑞丽分布，泊松分布

相关向量机的MATLAB代码，经过验证是正确的，很实用推荐相关向量机（Relevancevectormachine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Supportvectormachine,简称SVM）一样的函数方式，与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。
RVM原理步骤RVM通过最大化后验概率（MAP）求解相关向量的权重。
对于给定的训练样本集{tn,xn}，类似于SVM,RVM的模型输出定义为y(x;w)=∑Ni=1wiK(X,Xi)+w0其中wi为权重，K(X,Xi)为核函。
因此对于,tn=y(xn,w)+εn,假设噪声εn服从均值为0,方差为σ2的高斯分布,则p(tn|ω,σ2)=N(y(xi,ωi),σ2),设tn独立同分布,则整个训练样本的似然函数可以表示出来。
对w与σ2的求解如果直接使用最大似然法，结果通常使w中的元素大部分都不是0，从而导致过学习。
在RVM中我们想要避免这个现像，因此我们为w加上先决条件：它们的机率分布是落在0周围的正态分布:p(wi|αi)=N(wi|0,α?1i),于是对w的求解转化为对α的求解，当α趋于无穷大的时候，w趋于0.RVM的步骤可以归结为下面几步：1.选择适当的核函数，将特征向量映射到高维空间。
虽然理论上讲RVM可以使用任意的核函数，但是在很多应用问题中，大部分人还是选择了常用的几种核函数，RBF核函数，Laplace核函数，多项式核函数等。
尤其以高斯核函数应用最为广泛。
可能于高斯和核函数的非线性有关。
选择高斯核函数最重要的是带宽参数的选择，带宽过小，则导致过学习，带宽过大，又导致过平滑，都会引起分类或回归能力的下降2.初始化α，σ2。
在RVM中α，σ2是通过迭代求解的，所以需要初始化。
初始化对结果影响不大。
3.迭代求解最优的权重分布。
4.预测新数据。

高斯混合概率假设密度滤波器目标跟踪matlab代码及对应论文。
可以直接按照说明运转出结果。

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。