高斯函数到底是什么意思？（5个生活例子带你秒懂）

最近琢磨着给我那老旧的院子添置一套高清监控系统，在看产品介绍的时候，我看中的那款有个“智能识别”功能，里头提到了要用“高斯模糊”算法来专门滤掉雨滴、蚊虫这些动态干扰。当时我就纳闷了，高斯这名字我知道，但他到底是干啥的？这“高斯”模糊跟普通模糊有啥区别？越想越觉得这个词不踏实，我就决定干脆自己动手把它翻个底朝天。

我理解高斯函数：从数学公式到生活中的“正常”

我这个人，一看到数学符号就头疼，所以我直接就跳过了公式。我的办法就是化繁为简，硬是把这概念往生活里拽。我当时就想，这高斯函数既然这么有名，它肯定就是讲一个“大多数都集中在中间，跑偏的都是少数”的道理嘛也就是我们常说的“正常”状态。

为了验证这个“正常”是不是真的处处存在，我立马开始了我的“高斯实践”，我动手抓了五个身边特容易出现的集中现象，挨个儿去“套”高斯函数的样子，看看能不能找到那座“中间高两边低”的山丘。

• 抓例一：测试成绩。我问了几个搞培训的朋友，把他们上个期末班的成绩要了过来。几百个分数一列，好家伙，不及格和满分的屈指可数，绝对的大部分人都扎堆儿在七八十分那个区间。我用笔在纸上粗略地画出图形，一个漂亮的中间高、两边快速降下来的山丘就出现了。
• 抓例二：我侄子的飞镖。我拿了我侄子的玩具飞镖，自己蒙着眼睛扔了50次。我记录下来，发现基本都“哗”地落在靶心附近的那一小块区域，往外一圈的数量就少了三分之一，再往外的，就是失误了，数量特别稀少。
• 抓例三：小工厂的螺丝缺陷。我去朋友的工厂转了一圈，让他给我测了三百个刚出炉的螺丝。发现绝大部分螺丝的长度都在标准值上下浮动一丁点，那些太长或者太短的，都是被当成次品挑出来的，数量少得可怜。
• 抓例四：我家小区的快递取件高峰。我观察并记录了我们小区快递点每天的取件量。发现早上9点到10点，和下午5点到6点，这两个时间段人最多。虽然是两个峰，但仔细看每一个峰本身，是不是也都是从少到多再到少的过程？
• 抓例五：相机打光。我对着一个灯光拍了一张特写照片。我仔细看了照片上光斑的分布，灯光的亮度不是均匀的，最亮、最刺眼的那个点在中心，然后强度会慢慢往四周衰减，越远就越暗。这不就是高斯函数最直观的样子吗？

我算是彻底搞明白了。这高斯函数，说白了，就是管着“正常”现象的一个底层规律。它告诉我们，一个事情，只要它存在一个标准或者平均值，那绝大多数情况都会围着这个标准值跑，跑得越远，发生的可能性就越低。这个数学工具就是抓住了“正常”的特点，把它变成了一个可以计算的曲线。

再回头看那个监控的“高斯模糊”算法，我就理解了。它就是把照片上每一个像素点当成一个“飞镖靶子”，中心点最清晰，越往边上跑，模糊度就越高。那些体积小、运动快的蚊虫雨滴，因为它们对整体图像数据的影响很小，就被系统当成了“跑得很远的飞镖”，直接判定为小概率事件给滤掉了。我当时就拍桌子，感觉自己以前白活了，这么简单、这么贴近生活的事，非要用一个数学名字把我给唬住了。所以说，自己动手找例子才是王道，比看那些枯燥的公式文章管用多了。