在matlab中生成高斯數據

我需要生成一個高斯向量，「delta」 - 任意大小，零均值和「alpha」的方差。如果選擇「alpha」使得範數（delta，2）< = 0.5，並且具有例如90％。我們怎麼做到這一點？在matlab中生成高斯數據

2017-09-15 Reza Mahjoob

用var.*randn(1000,1) + mu您可以生成一個具有一定方差var和平均mu的向量。然後我們計算norm(delta,2)。該操作重複100000次。在變量B中存儲的值爲norm(delta,2)<=0.5。概率是那麼Prob=length(B)/length(Normv)

mu = 0; alpha = 0.01537; 
Normv=0; 
REP=100000 
for j=1:REP 
    delta = alpha.*randn(1000,1) + mu; 
    Normv(j)=norm(delta,2); 
end 
B=Normv(Normv<=0.5); 
Prob=length(B)/length(Normv);

你還可以包括一個for循環，席捲方差

Normv=0; 
mu = 0; 
aux=1; 
REP=10000; 
variance = 0.014:0.0001:0.017; 
for k=1:length(variance) 
for j=1:REP 
    delta = variance(k).*randn(1000,1) + mu; 
    Normv(j)=norm(delta,2); 
end 
B=Normv(Normv<=0.5); 
Prob(aux)=length(B)/length(Normv); 
aux=aux+1; 
end 

plot(variance,Prob) 
xlabel('Variance') 
ylabel('Probability')

這裏是生成的情節：

Plot Probability(Variance)

的alpha（方差）你試圖找到的是0.01537。 REP越高，您的alpha的精度就越高。

來源

2017-09-15 08:10:57 hello123

非常感謝你的回答。如你所知，按照標準（delta，2），我們得到卡方分佈的數據。我們可以基於這個視圖生成數據 - 用卡方的matlab函數嗎？ –

是的，您可以替換：「delta = alpha。* randn（1000,1）+ mu; Normv（j）= norm（delta，2）;」由chi2pdf（阿爾法，阿爾法）。我不知道有任何功能可以做到這一點。希望這能解決你的問題。 – hello123

謝謝。一個問題，假設在這段代碼中我們只取代：data = randn（1000,1）;對於k = 1：對於j = 1：長度（方差）。 Normv（J）=範數（增量，2）; end %%爲什麼這不能給我們一個好的數字？我的意思是，在循環之前生成隨機數據？ –

在matlab中生成高斯數據

回答

相關問題