“LG”是“Linear Gaussian”的缩写，意思是“线性高斯”

英语缩略词“LG”经常作为“Linear Gaussian”的缩写来使用，中文表示：“线性高斯”。本文将详细介绍英语缩写词LG所代表英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度。此外，还有关于缩略词LG的分类、应用领域及相关应用示例等。

“LG”（ 线性高斯 ）释义

• 英文缩写词：LG
• 英文单词：Linear Gaussian
• 缩写词中文简要解释：线性高斯
• 中文拼音：xiàn xìng gāo sī
• 缩写词流行度：802
• 缩写词分类：Academic & Science
• 缩写词领域：Mathematics

以上为Linear Gaussian的英文缩略词LG的中文解释，以及该英文缩写在英语的流行度、分类和应用领域方面的信息。

英文缩略词LG的扩展资料

Particle Filter Algorithm for Visual Tracking Based on MCD and Partial Linear Gaussian(LG) Models
基于MCD和局部线性高斯(LG)模型的视频跟踪粒子滤波算法

Target tracking is a typical dynamic system state estimation problem. When the system is pnear Gaussian conditions, the Kalman filter can give the best estimation.
目标跟踪问题是典型的动态系统状态估计问题，在系统为线性、高斯条件下，卡尔曼滤波可以给出最优估计。

This paper substituted the pnear Gaussian scale space with a non-pnear wavelet-based one, obtaining the edge detection in the wavelet-based scale space.
提出用一个非线性的小波尺度空间代替高斯尺度空间，得到小波尺度空间中的边缘检测算法。

Begin with the Bayesian iterative estimation; we introduce the Kalman Filter which is the optimal solution in pnear gaussian model. Then, we review the existing nonpnear filtering algorithms, and the meaning of the Monte Carlo method is also made clear.
从贝叶斯的迭代估计入手，介绍了线性高斯(LG)下的最优解：卡尔曼滤波，回顾了现有的一些非线性滤波算法。

The famous Kalman filtering algorithm is the best bayesian recursive estimator for solving pnear Gaussian for more than 40 years.
著名的卡尔曼滤波算法从四十多年前被提出以来一直是用来解决线性高斯(LG)环境的最佳递推贝叶斯估计器。

上述内容是“Linear Gaussian”作为“LG”的缩写，解释为“线性高斯”时的信息，以及英语缩略词LG所代表的英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度和相关分类、应用领域及应用示例等。