matlab+高斯分布

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云政15158857268问： 用matlab怎么求正态分布概率 - ？
依兰县盐酸回答： matlab里有直接的函数.调用语法如下:(正态分布又被称为高斯分布)y=gaussmf(x,[sigc])其中x是变量,sig就是你图片里的σ,而c就是你图片里的μ,比如:下面是一个例子,你可以直接复制到matlab中运行就可以得到一个方差为2,均值为5的正态分布函数了:x=0:0.1:10;y=gaussmf(x,[25]);plot(x,y)xlabel('gaussmf,p=[25]')

云政15158857268问： 如何用matlab函数画三维高斯分布 - ？
依兰县盐酸回答： 大致如下(也许还需要再乘个系数之类的): ezmesh('exp(-(x^2+y^2))')

云政15158857268问： 怎样用matlab拟合一组符合高斯分布的数据,得出完整的高斯函数表达式. - ？
依兰县盐酸回答： 使用matlab中的拟合工具箱吧,很简单的. 在command windows下输入cftool进入拟合工具箱,Data中输入你的数据,然后使用Fitting进行拟合,里面可以选择Gaussian,这样可以得出完整的高斯函数表达式.

云政15158857268问： 如何用matlab 产生 均值为0,方差为5的高斯噪声 - ？
依兰县盐酸回答：[答案] y=randn(1,2500); y=y/std(y); y=y-mean(y); a=0; b=sqrt(5); y=a+b*y; 就得到了 N ( 0,5 ) 的高斯分布序列. MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数 MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于...

云政15158857268问： 如何产生复高斯分布随机变量,比如我要产生2248个这样的随机变量,用matlab怎么编 - ？
依兰县盐酸回答： function sim() ux=1; dx=10; uy=1; dy=10; x=sqrt(dx)*(randn(1,2248)+ux); y=sqrt(dy)*(randn(1,2248)+uy); z=x+i*y;

云政15158857268问： 如何使用matlab高数画出一维高斯分布图 - ？
依兰县盐酸回答： Matlab中为图片加噪声的语句: 1、J = imnoise(I,type); 2、J = imnoise(I,type,parameters); 其中,I为原图象的灰度矩阵,J为加噪声后图象的灰度矩阵; 也可以使用WGN,产生高斯白噪声; 语句如下: 1、y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白...

云政15158857268问： matlab怎么生成随机的高斯分布点? - ？
依兰县盐酸回答： 分别生成XY坐标就可以. 蓝色点 B = 3.5+randn(100, 2); 红色点 R = randn(100, 2); 得到的是100*2的矩阵,每行是一个坐标

云政15158857268问： matlab中解决随机数N(3,9)的高斯分布. - ？
依兰县盐酸回答： N(3,9)指的是均值为3,方差为9(标准差为3)的正态分布(也称高斯分布); N(3,9)分布可以通过N(0,1)分布(标准正态分布)得到. 假设X~N(0,1),则3X+3服从N(3,9)分布. 注意3X+3中的两个3的含义不同,第一个3表示标准差为3,第二个3表示均值为3! Matlab中产生正态分布随机数的函数是normrnd(mu,sigma) 希望对你有帮助!

云政15158857268问： 在MATLAB中,怎么生成高斯0 - 1分布的随机数的函数 - ？
依兰县盐酸回答： 在sources里有个random number其实最简单的直接用userdefined function自己定义即可. ____________________ matlab命令就是randn(m,n)生成m行n列均值为0方差为1的标准正态分布随机数. 或者用命令normrnd(mu,sigma,m,n)生成m行n列均值为mu标准差为sigma的正态分布随机数还有我想说明一下,正态分布(即高斯分布)所生成的数的范围是无穷大的,不可能只有0和1两种结果,后者是二项分布.

云政15158857268问： 如何用matlab生成服从混合高斯分布的随机数 - ？
依兰县盐酸回答： M=10; %产生M行N列的随机数矩阵 N=8; miu1=1;%第一个分布的参数 sigma1=2;%第一个分布的参数 miu2=6;%第二个分布的参数 sigma2=1;%第二个分布的参数R = 0.2*normrnd(miu1,sigma1,M,N)+0.8*normrnd(miu2,sigma2,M,N);单...

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