matlab去噪扩撒概率模型

根据提供的引用内容，我无法确定具体的去噪扩撒概率模型是哪一个。但是，一般来说，matlab中去噪扩撒概率模型的实现可以使用以下步骤：

1. 导入数据：使用matlab中的load函数或其他适当的函数将数据导入到matlab中。

2. 数据预处理：对导入的数据进行必要的预处理，例如去除噪声、平滑数据等。

3. 构建概率模型：根据具体的需求，选择合适的概率模型，并使用matlab中的相关函数进行构建。

4. 模型训练：使用已有的数据对构建的概率模型进行训练，以得到最优的模型参数。

5. 模型应用：使用训练好的模型对新的数据进行去噪或扩撒操作。

以下是一个简单的高斯去噪示例：

% 导入数据
data = load('data.txt');

% 数据预处理
data_smooth = smooth(data);

% 构建高斯概率模型
pd = fitdist(data_smooth, 'Normal');

% 模型训练
params = pd.Params;

% 模型应用
data_denoised = denoise(data, params);