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1、隨機信號的產(chǎn)生與處理7.1平穩(wěn)與遍歷性過程7.2均勻隨機數(shù)發(fā)生器7.3將均勻分布隨機變量映射成任意pdf7.1平穩(wěn)與遍歷性過程00.20.40.60.811.21.41.61.82-101x(t)00.20.40.60.811.21.41.61.82-101y(t)00.20.40.60.811.21.41.61.82-202z(t)7.2均勻隨機數(shù)發(fā)生器(7-4)增量c與m互質(zhì),即:c與m沒有素公因式;a-1是p的倍數(shù),這里p表示模數(shù)m的任意一個素因子;如果m是4的倍數(shù),則a-1是4的倍數(shù) 例7-3 :這個例子將說明前一例子中設(shè)計的LCG確實具有周期m=5000。a=input(enter
2、multiplier a);c=input(enter offset c);m=input(enter modulus m);seed=input(enter seed);n=1;ix=rem(seed*a+c),m);while (ix=seed)&(nm disp(caught in a loop.);else text=the period is ,num2str(n,4),.; disp(text);end taskenter multiplier a241enter offset c1323enter modulus m5000enter seed1the period is
3、 5000.(7-13)(7-16) 7.24 MATLAB實現(xiàn) 7.25 種子數(shù)與種子向量7.3將均勻分布隨機變量映射成任意pdf將一個均勻分布的隨機變量映射成一個具有非均勻pdf的目標(biāo)隨機變量,基本有三種情況:l已知目標(biāo)隨機變量的概率分布函數(shù)(CDF)具有閉合形式。可采用逆變換法 。l已知目標(biāo)隨機變量的pdf具有閉合形式,但CDF不具有閉合形式。常用的高斯隨機變量就屬于這種類型,還可用舍棄法。l已知pdf和CDF都不具有閉合形式。無記憶非線性變換輸入:X(t)Pdf:均勻PSD=K:不相關(guān)輸出:Y(t)Pdf:任意PSD=K:不相關(guān)圖7-4 逆變換方法圖7-5 概率分布函數(shù)00.511.5
4、0102030number of samplesvariable -x00.20.40.60.811.21.41.61.8201234probability densityvariable -x true pdfsamples from histogram00.511.522.530100200300number of samplesvariable -x00.20.40.60.811.21.41.61.8201234probability densityvariable -x true pdfsamples from histogram圖7-9 實驗數(shù)據(jù)的直方圖x(7-51)將向量將向量X中的元素分成中的元素分成bin份,并返回每個范圍內(nèi)元素的個數(shù)作為一行向量份,并返回每個范圍內(nèi)元素的個數(shù)作為一行向量例7-6 利用舍棄法產(chǎn)生具有如下pdf的隨機變量X 令a=R,b=M/RN=5000時,k=3898,效率:77.96%0123456780100200300number of samplesvariable -x01234567800.0
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