相关推荐

C++编程实现高斯分布随机数的产生

根据不同的方差和均值，产生三组不同高斯分布的随机数

Matlab 产生正态分布高斯随机数

用法R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)MU参数代表均值；功能xcorr(x,y)计算x(n)与y(n)的互相关；xcorr(x)计算x(n)的自相关。产生一组正态分布N（μ,σ^2）的高斯随机数，其样本个数为N，估计该序列的均值、方差和相关函数。（1）互相关函数xcorr用法c=xcorr(x,y)；C=xcorr(x)a=normrnd(1,2,1,1000);c=xcorr(x)%计算自相关函数。title('自相关函数可视化');ylabel('自相关函数');...

生成随机数 高斯

        static double gauss_rand(double mean, double sigma)         {           double x, y, r2;           do {             x = -1.0 + 2.0 * uniform_rand(0.0, 1.0);             y = -1.0 + 2.0 * unifor...

高斯随机函数曲线 和随机生成数

def plot_(self): mu, sigma = 0, 1 print(sigma) # s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000) X = np.arange(0,20,0.001)-10 ss = 1. / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigma)* np.exp(-(X - mu) ** 2 / (2 * sigma ** 2))

在MATLAB产生正态(Gauss)分布随机数

在 MATLAB 中内置了有产生标准正态(Gauss)分布的随机数函数，使用方法如下： 其中 为产生矩阵的行数和列数， 为产生矩阵的个数，产生的矩阵中的每个元素均为服从 N(0,1)N(0, 1)N(0,1) 的标准正态分布的元素。使用如下命令产生一个 的服从的随机数矩阵： 绘制图像效果如下： 可以看到这里随机数服从 的标准正态分布。假设 X∼N(0,1)X\sim N(0,1)X∼N(0,1)，则 3X＋33X＋33X＋3 服从 N(3,9)N(3,9)N(3,9) 分布，因此我们要产生服从 N(

C/C++ 生成随机高斯分布算法详解及源码

这些算法都是基于不同的数学原理和转换方法，但核心思想都是将均匀分布的随机数转换成高斯分布的随机数。计算变量 Z1 和 Z2，其中 Z1 = sqrt(-2 * ln(U1)) * cos(2 * pi * U2)，Z2 = sqrt(-2 * ln(U1)) * sin(2 * pi * U2)。生成随机高斯分布算法是一种常见的生成随机数的方法，用于生成服从高斯分布（也称为正态分布）的随机数。需要注意的是，生成的随机高斯分布的数值可能超出期望的范围，因此可以根据需要进行归一化或截断处理。

高斯分布随机数

这里有一个由Marsaglia首创Knuth推荐的方法: #include <stdlib.h> #include <math.h> double gaussrand() { static double V1, V2, S; static int phase = 0; double X; if ( phase ...

高斯函数（Gaussian function）的详细分析

摘要     论文中遇到很重要的一个元素就是高斯核函数，但是必须要分析出高斯函数的各种潜在属性，本文首先参考相关材料给出高斯核函数的基础，然后使用matlab自动保存不同参数下的高斯核函数的变化gif动图，同时分享出源代码，这样也便于后续的论文写作。 高斯函数的基础 2.1 一维高斯函数 高斯函数，Gaussian Function， 也简称为Gaussian，一维形式如下： 对于任...

C++生成随机数：高斯/正态分布（gaussian/normal distribution）

高斯分布也称为正态分布（normal distribution） 常用的成熟的生成高斯分布随机数序列的方法由Marsaglia和Bray在1964年提出，C++版本如下： #include #include double gaussrand() { static double V1, V2, S; static int phase = 0;

生成高斯分布随机数的程序

Box-Muller算法 http://baike.baidu.com/view/1710258.htm?fr=aladdin 本文用的是The Box-Muller transformation的改进方法，称为Polar Method，循环里面取代了Box-Muller方法中的sin和cos函数，从而提高了速度。 #include #include do

verilog产生高斯随机数

利用移位寄存器产生均匀随机数，再利用Box-Muller产生高斯随机数。

轮子——C++高斯分布随机数生成

在仿真的时候，经常需要用到高斯分布的随机噪声数据，可以简单的使用C++11及以上版本的C++标准库实现。

无线通信基础（一）：高斯随机变量

文章目录1、实高斯随机标量2、 实高斯随机向量3、复高斯随机向量 1、实高斯随机标量   对于标准正态分布的随机变量w∼N(0,1)w\sim {\mathcal N}(0,1)w∼N(0,1)，其PDF为 p(w)=12πexp⁡(−w22), w∈R. p(w)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\exp(-\frac{w^2}{2}),\ w\in {\mathcal R}...

一种用C++自带的类生成服从正态分布的随机数。

今天写关于深度学习的代码时，里面要用服从标准正态分布的随机数初始化权值，就是matlab里面那个randn函数，网上找了很多方法，最后发现C++本身就有自带的方法生成服从正态分布的随机数序列。下面给出C++代码： C++代码：#include <iostream> #include <string> #include <random> #include <iomanip>//设置精度 #inclu

高斯噪声

高斯噪声 图像噪声之高斯噪声（gauss noise） 概述： 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声 与椒盐噪声相似（Salt And Pepper Noise），高斯噪声（gauss noise）也是数字图像的一个常见噪声。 椒盐噪声是出现在随机位置、噪点深度基本固定的噪声，高斯噪声与其相反，...

gmapping------生成高斯随机数

数学理论之------生成高斯随机数 本说明是关于在给定均匀伪随机数源的情况下生成高斯伪随机数的主题。 这个话题出现的频率比我预想的要高，所以我决定把它写成最好的方法之一。 在本说明的末尾，有与该主题相关的文献中的参考文献列表。 您可以看到一些实现该技术的代码示例，以及生成 Weibull 分布随机数的分步示例。 有很多方法可以解决这个问题（例如，参见 Rubinstein，1981，对该主题进行了广泛的讨论），但我们在这里只讨论一种重要的方法。 如果我们有一个描述我们想要的分布函数的方程，那么就有可能使用

产生服从正态分布随机数（转载）

原文章地址：http://www.cnblogs.com/zztt/p/4025207.html 一、为什么需要服从正态分布的随机函数 一般我们经常使用的随机数函数 Math.random() 产生的是服从均匀分布的随机数，能够模拟等概率出现的情况，例如 扔一个骰子，1到6点的概率应该相等，但现实生活中更多的随机现象是符合正态分布的，例如20岁成年人的体重分布等。   假如

高斯分布的随机数生成器

高斯分布的随机数生成器 实现的过程是先查找相关高斯分布随机数在vivado实现的博客，先大概认识一下，然后到知网找相关的硕士论文，总结出最简单的高斯随机数生成的实现方法，在进行仿真验证。 在查阅相关论文后把高斯分布随机数生成器分为两个模块： 模块一：基于细胞自动机生成均匀随机数，具体是采用64阶细胞自动机的均匀随机数发生器来产生均匀随机数。 模块二：通过Box-Muller算法将均匀随机数转换成为高斯随机数。 模块一：通过细胞自动机生成均匀随机数 ​ 关于细胞自动机的最早的思想起源于StanislawUl

生成随机数（高斯分布）

高斯分布也称为正态分布（normal distribution） 常用的成熟的生成高斯分布随机数序列的方法由Marsaglia和Bray在1964年提出，C++版本如下：#include <stdlib.h> #include <math.h> double gaussrand() { static double V1, V2, S; static int pha

【C/C++学习】均匀分布与高斯（正态）分布随机数

常用的随机数产生方法之一。