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mAtlAB生成一组均值为600的正态分布数据

使用normrnd这个函数就可以了.用法: R=normrnd(MU,SIGMA,m,n) . 生成均值为MU, 标准差为SIGMA的m * n矩阵.如:R = normrnd(600, 1, 1000, 1).

3+randn(500); 产生一个随机分布的指定均值和方差的矩阵:将randn产生的结果乘以标准差,然后加上期望均值即可.例如,产生均值为0.6,方差为0.1的一个5*5的随机数方式如下:x = .6 + sqrt(0.1) * randn(5)

用randn()可以生成高斯分布的随机数.不过只有先生成随机数才有方差和均值,反过来可难了.也只能使均值和方差近似等于0和6,用下面方法:x=randn(1,100)*sqrt(6);while abs(mean(x))>=0.01 | abs(var(x)-6)>=0.01x=randn(1,100)*sqrt(6);

1,把数据直接导入matlab,x=[];y=[](大量数据建议使用txtread),然后点击屏幕左下方start进入toolboxes然后点curve fiting tool ,导入数据 选择gaussian次数为1,即可得到拟合效果 参数也会出来

1+randn(n)即可产生n*n均值为1的正态分布随机矩阵

直接输入这个试试,round(normrnd(80,5,n))命令 参数为μ,σ的正态分布的随机数据函数 normrnd格式 :R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值为MU,标准差为SIGMA的正态分布的随机数据,R可以是向量或矩阵.R = normrnd(MU,SIGMA,m) %m指

n = normrnd(1,0.2,[1,500]) %%%%% 1 为均值,0.2 为方差,[1,500]是500个数建议自己运行下面语句:>> help normrnd

A=[1 2 3 3 4 5];meanA=mean(A);%均值varA=var(A);%方差

第一种方法:利用标准参数下的分布函数结合参数进行运算,如下:datan1 = 0.5 + randn(10,1);由于将普通的正态分布转化为标准正态分布十分简单,因此上面的计算后得到相应参数的正态分布是合理的.第二种方法:直接调用random函数,如下:datan2= random('norm', 0.5, sqrt(1))random函数的第一个字符串参数表明了分布类型,后面的参数依次是该分布按习惯顺序的对应参数,例如正态分布就是μ(均值)和σ(标准差)

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