MATLAB计算边缘概率-matlab怎么得到边缘坐标
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怎样利用matlab计算边缘分布密度函数的期望?
此外，尾部相关性系数用于衡量变量在极端值下的相互影响。使用Copula函数的具体步骤包括取样、拟合参数和比较模型。常用的MATLAB函数包提供了便利的工具，如copulafit用于拟合参数、copulacdf和copulapdf用于计算累积分布函数与概率密度函数、copularnd用于生成随机数。
接下来，对相关参数进行迭代优化。常用方法是最大似然估计，通过最大化似然函数来估计Copula参数。经过迭代优化，可获得最优参数，从而得到最优联合分布。最后，基于得到的联合分布生成关联样本。使用高斯Copula方法，可生成符合指定边缘分布与相关性的样本，实现任意组合分布的关联样本生成。
t通过等间隔分布的点从0到2π，x和y分别为sin（t）和cos（2*t），z为t的平方根。这些参数可以用来生成一条曲线。接着，使用patch函数将这些点连成一个面，其中颜色参数z用来决定面的颜色，edgecolor设置为flat意味着边缘颜色根据z值变化，facecolor设置为none表示不填充面的颜色。
最终，JDA方法将边缘分布适配与条件分布适配结合，形成了一个统一的优化目标。通过引入正则项和限制条件（维持变换前后数据方差不变），确保模型的稳定性和泛化能力。优化过程***用拉格朗日法求解，简化为Rayleigh Quotient问题，利用eigs函数在MATLAB中求解，从而得到适应源域到目标域的变换。
Matlab上有CANNY算子的库函数啊，直接调用就行了。我这有VC++的边缘检测算法，很长的。稍微改一下就可以用在Matlab上。
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