说明：高斯混合模型参数估计，EM算法，sunMOG.m为函数，testMOG4.m为测试程序

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说明：文章展示了基于高斯混合模型的语音频谱预测方法。频谱预测可能在传包过程中预防丢包这方面起到大作用。期望最大化算法用两倍或三倍的连续语音因素来测试模型。模型被用来设计第一，儿等指令预测量。预测表用频谱分配状态来估计并和一个简单的参考模型对比。最好的预测表得到一个平均频率扭曲值是0.46dB小于参考模型

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说明：高斯混合模型在很多领域用于模型训练集的某些相似之处其中的数据。我的代码由以数据作为输入的训练集和混合比率作为输出和回馈的意思是说的协方差估计高斯混合模型的参数。代码可能很慢，因为它连续的性质，但它不执行也比原来的 matlab 代码 gmdistribution.fit 的数据量是非常大的情况下。

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说明：本程序的主要目的是针对高斯混合模型的参数估计问题而编写的，采用的算法是EM算法。对均值、方差和权重的估计已经写成独立的函数，并且保存成.M文件，运行时，只需要运行main.m文件即可。附有样本数据，存放在电子表格中。

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说明：用em算法估计高斯混合模型参数，matlab代码。

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说明：matlab实现的EM算法，用于高斯混合模型的均值、方差、权重估计

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说明：运动估计的几种方法，包括线性预测法、混合高斯法、特征值法和相邻帧差法等

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说明：高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大...

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说明：微粒过滤器或序贯蒙特 Carlo （SMC） 方法是一套通过直接实现贝叶斯递推方程估计状态空间的后验密度的在线的后验密度估计算法。SMC 方法使用一种基于网格的方法，并使用一套粒子代表的后验密度。这些过滤的方法作出任何限制性的假设的动力学状态空间或密度函数。SMC 方法提供了用于从所需的销售生成样本...

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说明：高斯混合模型，EM算法是使用的算法。对于均值，方差和权重，估计已经被写入作为一个独立的功能，并把它保存成。 M文件，运行时只需要运行main.m文件。与存储在电子表格中的示例数据。

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