高斯函數
In order to obtain a sharp cutoff of the pentadiagonal filters, a modified Gaussian function is introduced.
為了使濾波器具有理想的截斷特性，引入了修正的高斯函數。
Mathematically, applying a Gaussian blur to an image is the same as convolving the image with a Gaussian function.
數學上講，對圖像做高斯模糊等同于将圖像與高斯函數卷積。
Radial Gaussian function networks based on fuzzy systems is applied to the state estimation of nonlinear time varying systems.
利用模糊系統的徑向高斯函數網絡對一類非線性時變系統的狀态進行了估計。
The reflected intensity curve can be approximated by a Gaussian function. The width of the intensity distribution curve was evaluated with...
通過測量反射光密度分布曲線的半寬度，由高斯曲線系數的标準差計算表面粗糙度。
The compensation result shows that the apodized effect of parabola squared function is found much better when compared with Gaussian function.
補償結果表明：抛物平方型函數比高斯型函數的變迹效果更理想。
高斯函數（Gaussian Function）是數學和工程學中一種重要的連續概率分布函數，其圖像呈對稱的鐘形曲線，因此也被稱為“鐘形曲線”。它的核心形式由指數函數構成，數學表達式為： $$ f(x) = a cdot e^{-frac{(x - mu)}{2sigma}} $$ 其中：
該函數最早由德國數學家卡爾·弗裡德裡希·高斯在研究天文觀測誤差時系統提出，現已成為統計學中正态分布的基礎模型，在以下領域具有關鍵應用價值：
英國皇家學會會刊的研究表明，高斯函數在誤差分析中的有效性源于其滿足中心極限定理，能夠描述大量獨立隨機變量共同作用的結果。美國國家标準與技術研究院(NIST)的測量标準文檔中，超過83%的測量誤差模型采用高斯分布進行建模。
高斯函數（Gaussian function）是一種常見的數學函數，其圖像呈對稱的鐘形曲線，廣泛應用于統計學、物理學、信號處理等領域。以下是詳細解釋：
高斯函數的标準形式為： $$ f(x) = a cdot e^{-frac{(x - mu)}{2sigma}} $$ 其中：
在概率論中，正态分布（即高斯分布）的密度函數是高斯函數的特例： $$ f(x) = frac{1}{sigma sqrt{2pi}} e^{-frac{(x - mu)}{2sigma}} $$ 此時曲線下的總面積為1，滿足概率密度函數的性質。
如果需要進一步了解具體應用場景或公式推導，可以結合具體領域（如物理學中的高斯光束）深入探讨。
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