算法一產(chǎn)生12個(0,1)平均分布的隨機函數(shù),用大數(shù)定理可以模擬出正態(tài)分布。算法二用到了數(shù)學中的雅可比變換,直接生成正態(tài)分布,但此算法在計算很大規(guī)模的數(shù)時 會出現(xiàn)溢出錯誤。
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利用瑞利分布得正態(tài)分布隨機數(shù) y1,y2 再按要求線性縮放一下到[0.01,2] 區(qū)間。
標準正態(tài)分布的分布函數(shù)Φ(x):Φ(x)=P(Xx)=1√2π∫x∞et22dt。
一般正態(tài)分布的x值減去其均值再除以其西格瑪水平所得的z值就是對應標準正態(tài)分布的x值。再通過標準正態(tài)分布表就可以算出其概率。這時候的z值也是這個一般正態(tài)分布在這個概率下的西格瑪水平。
這是標準正態(tài)分布密度函數(shù):如果是計算概率,那就要用分布函數(shù),但是它的分布函數(shù)是不能寫成正常的解析式的。一般的計算方法就是,將標準正態(tài)分布函數(shù)的分布函數(shù)在各點的值計算出來制成表,實際計算時通過查表找概率。
main函數(shù)里讀取x的值的時候,要用%lf,因為x是double型,如果是float型,則是用%f。你試試。
double f(double x){ double fx = 0.0;if (x=0)fx = 3*x+5;else if (x = 1)fx = x+5;else fx = -2*x+8;return fx;} 在需要計算該分段函數(shù)的地方調(diào)用即可,其他分段函數(shù)實現(xiàn)類似。
抱歉,剛才有兩個分號是用中文輸入法輸入的,導致C無法識別。語句結(jié)束要加分號。1=x10要分開寫。條件語句后面若不只一句,要用{}括起來。你的y之前沒有定義。
萊斯分布(Rice distribution或Rician distribution)是一種連續(xù)概率分布,以美國科學家斯蒂芬·萊斯(en:Stephen O. Rice)的名字命名。正弦波加窄帶高斯過程的包絡概率密度函數(shù)分布稱為萊斯(Rice)密度函數(shù),也稱廣義瑞利分布。
瑞利分布 外文名 Rayleigh Distribution 所屬領域 通信 應用 無線網(wǎng)絡 在隨機過程里,正弦(余弦)信號加窄帶高斯隨機信號的包絡服從萊斯分布。萊斯分布也稱作廣義瑞利分布。
即,信道響應的能量或包絡服從瑞利分布。若信道中存在一主要分量,例如直射信號(LoS),則信道響應的包絡服從萊斯分布,對應的信道模型為萊斯衰落信道。通常將信道增益以等效基帶信號表示,即用一復數(shù)表示信道的幅度和相位特性。
調(diào)試程序時,隨機數(shù)種子可以設常數(shù),例如srand(54321);用 rand() 產(chǎn)生均勻分布隨機數(shù) x1,x2 利用瑞利分布得正態(tài)分布隨機數(shù) y1,y2 再按要求線性縮放一下到[0.01,2] 區(qū)間。
C語言中計算一個數(shù)的N次方可以用庫函數(shù)pow來實現(xiàn)。
error\n);}}把生成的數(shù)據(jù)放入txt文件中,再導入matlab中,查看是否符合正態(tài)分布。matlab中用normplot()畫圖如下:很接近紅線,說明很符合正態(tài)分布。再用以下代碼進行精確性分析:得到H1=0,說明確實是正態(tài)分布。。
既然產(chǎn)生的不是偽隨機數(shù),那么隨機源就是問題的關鍵。隨機源可以通過偵聽和統(tǒng)計系統(tǒng)中的各種事件來模擬實現(xiàn);這是一個很難的問題。通過C調(diào)用Matlab的功能就簡單多了。
main函數(shù)里讀取x的值的時候,要用%lf,因為x是double型,如果是float型,則是用%f。你試試。
抱歉,剛才有兩個分號是用中文輸入法輸入的,導致C無法識別。語句結(jié)束要加分號。1=x10要分開寫。條件語句后面若不只一句,要用{}括起來。你的y之前沒有定義。
都是-2啊。。不要因此得出結(jié)論x=-1的時候y=2x 另外,你這個函數(shù)如果用if就全用if,如果用if--else-if,就全部這樣,不要混合用,很亂。建議都用if--else if,這樣能夠看出是一個分段函數(shù)。
1、C語言中計算一個數(shù)的N次方可以用庫函數(shù)pow來實現(xiàn)。
2、利用瑞利分布得正態(tài)分布隨機數(shù) y1,y2 再按要求線性縮放一下到[0.01,2] 區(qū)間。
3、error\n);}}把生成的數(shù)據(jù)放入txt文件中,再導入matlab中,查看是否符合正態(tài)分布。matlab中用normplot()畫圖如下:很接近紅線,說明很符合正態(tài)分布。再用以下代碼進行精確性分析:得到H1=0,說明確實是正態(tài)分布。。
4、既然產(chǎn)生的不是偽隨機數(shù),那么隨機源就是問題的關鍵。隨機源可以通過偵聽和統(tǒng)計系統(tǒng)中的各種事件來模擬實現(xiàn);這是一個很難的問題。通過C調(diào)用Matlab的功能就簡單多了。
新聞名稱:計算分布函數(shù)C語言 求分布函數(shù)
當前地址:http://chinadenli.net/article5/dehggii.html
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