高斯函数
In order to obtain a sharp cutoff of the pentadiagonal filters, a modified Gaussian function is introduced.
为了使滤波器具有理想的截断特性，引入了修正的高斯函数。
Mathematically, applying a Gaussian blur to an image is the same as convolving the image with a Gaussian function.
数学上讲，对图像做高斯模糊等同于将图像与高斯函数卷积。
Radial Gaussian function networks based on fuzzy systems is applied to the state estimation of nonlinear time varying systems.
利用模糊系统的径向高斯函数网络对一类非线性时变系统的状态进行了估计。
The reflected intensity curve can be approximated by a Gaussian function. The width of the intensity distribution curve was evaluated with...
通过测量反射光密度分布曲线的半宽度，由高斯曲线系数的标准差计算表面粗糙度。
The compensation result shows that the apodized effect of parabola squared function is found much better when compared with Gaussian function.
补偿结果表明：抛物平方型函数比高斯型函数的变迹效果更理想。
高斯函数（Gaussian Function）是数学和工程学中一种重要的连续概率分布函数，其图像呈对称的钟形曲线，因此也被称为“钟形曲线”。它的核心形式由指数函数构成，数学表达式为： $$ f(x) = a cdot e^{-frac{(x - mu)}{2sigma}} $$ 其中：
该函数最早由德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯在研究天文观测误差时系统提出，现已成为统计学中正态分布的基础模型，在以下领域具有关键应用价值：
英国皇家学会会刊的研究表明，高斯函数在误差分析中的有效性源于其满足中心极限定理，能够描述大量独立随机变量共同作用的结果。美国国家标准与技术研究院(NIST)的测量标准文档中，超过83%的测量误差模型采用高斯分布进行建模。
高斯函数（Gaussian function）是一种常见的数学函数，其图像呈对称的钟形曲线，广泛应用于统计学、物理学、信号处理等领域。以下是详细解释：
高斯函数的标准形式为： $$ f(x) = a cdot e^{-frac{(x - mu)}{2sigma}} $$ 其中：
在概率论中，正态分布（即高斯分布）的密度函数是高斯函数的特例： $$ f(x) = frac{1}{sigma sqrt{2pi}} e^{-frac{(x - mu)}{2sigma}} $$ 此时曲线下的总面积为1，满足概率密度函数的性质。
如果需要进一步了解具体应用场景或公式推导，可以结合具体领域（如物理学中的高斯光束）深入探讨。
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