怎么用python表示出二维高斯分布函数，mu表示均值，sigma表示协方差矩阵，x表示数据点 clear close all%生成实验数据集 rand('state'，0)sigma_matrix1=eye(2)；sigma_matrix2=50*eye(2)；u1=[0，0]；u2=[30，30]；m1=100；m2=300；样本数%sm1数据集 Y1=multivrandn(u1，。
一个复高斯分布的随机变量的模的平方服从什么分布？ 为了方便，先假设方差 N=1。一个复高斯分布，X+iY。由于你没加任何条件，所以我一般认为：X和Y相互独立，且都是一维高斯分布。它们的模的平方是：Z=X^2+Y^2 是两个相互独立。
高斯过程 均值函数 协方差矩阵 自相关函数 R和Q矩阵一般来说都是提前设定一个值，因为卡尔曼滤波是一种迭代优化滤波器，所以不必要使得初始化的值十分精确。当然，如果设定越接近真实值其结果越准确，算的速度也越快。大部分都是根据经验来设，还有就是与所选用的算法有关，如果预测值时利用一些比较好的算法，使得预测值接近真实值的话，我们就可以将R和Q选的小一点，否则要选的大一点。
高斯白噪声的概率密度函数和自相关函数是什么？ 白噪声，就是说频谱为一常数；也就是说，其协方差函数在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零；换句话说，样本点互不相关。所以，“白”与“不白”是和分布没有关系的。当随机的从高斯分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“高斯白噪声”；同理，当随机的从均匀分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“均匀白噪声”。那么，是否有“非白的高斯”噪声呢？答案是肯定的，这就是”高斯色噪声。这种噪声其分布是高斯的，但是它的频谱不是一个常数，或者说，对高斯信号采样的时候不是随机采样的，而是按照某种规律来采样的。白噪声应该是自相关函数在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零。如果要说协方差函数，那么应该加个条件：零均值。
高斯分布的概率密度函数对协方差矩阵求导 题主直接在上搜索“多元正态分布 最大似然估计”就可以找到一些讲推导的网页；但大部分都是用矩阵代数的办法做的，即用一些矩阵的知识来求矩阵的微分等等，对矩阵知识。
多元高斯密度函数完全看不懂怎么办？
高斯随机过程的自相关函数 机过程的定义：如果对于任意和以及有：则称为严平稳随机过程，或称狭义平稳随机过程。二.平稳随机过程的数字特征：1），平稳随机过程的数学期望与时间无关 2），平稳随机过程。
为什么随机变量X和Y不相关却不一定独立？
高斯过程 均值函数 协方差矩阵 自相关函数 R和Q矩阵一般来说都是提前设定一个值，因为卡尔曼滤波是一种迭代优化滤波器，所以不必要使得初始化的值十分精确。当然，如果设定越接近真实值其结果越准确，算的速度也越快。
高斯过程回归(Gaussian process)和克里金(Kriging)之间是什么关系？ 之前做过一些kriging相关的实验，但是前段时间接触到GP概念后有点糊涂，请问他们之间的联系和区别是什么？
