搜索资源列表
tongyuankeshe
- 信号经过两个独立的信道传输，两个信道的信道复增益分别为 和 。 是独立同分布的复高斯随机变量，实部虚部独立、均值为0，实部虚部的方差都是1。采用某分集技术后输出的信噪比为 ，其中 是常数， 是在 之间均匀分布的随机变量。请就不同的 、 ，用仿真的方法画出 的累积分布函数。-signal after two independent Channel Tunnel, Channel 2 Channel Minute respectively, and gain. Independence is the
randomnumber
- 关于产生均匀分布和标准正态分布的随机变量的VC程序-on the production and distribution of uniform standard normal distribution of random variables VC Program
junyunfenbu.txt
- 由均匀分布的随机变量生成正态分布的随机变量的算法。-by uniform distribution of random variables generate normal random variable algorithm.
pm_estimate
- 利用周期图法对序列的功率谱进行估计。数据窗采用汉明窗。假设在白噪声中分辨这三个不同频率的正弦信号,其相位是均匀分布在2PI的独立随机变量,而 是一个单位白噪声.生成50个长度为N=512的 的样本序列集合。 -use map cycle sequencing method of the power spectrum estimation. Data window using Hamming window. Assume that the white noise to differentiat
VarGenrator
- 通过C语言随机产生一些常见的随机变量 均匀分布，高斯分布，瑞利分布，泊松分布。并可以对分布的变量随机产生的值进行统计。
several_randoms
- 随机数变量产生,包括满足均匀分布、泊松分布等各种分布-Random numbers generated variables, including the needs of uniform distribution, Poisson distribution and other distribution
rand_gen
- 随即分布数据产生的程序，产生均匀分布、瑞利分布、标准高斯分布、莱斯分布的随机变量-Then the distribution of data generation process, resulting in uniform distribution, Rayleigh distribution, the standard Gaussian distribution, Rice distribution of the random variable
postpostor
- 投掷骰子模拟实验1．投掷一颗质地均匀的骰子，令 表示其出现的点数，分析各点数出现的频率，分析频率的变化规律； 2．从模拟过程中观察随着投掷硬币次数的增加，频率是否会趋于稳定，若会趋于稳定，观察稳定值是多少。 3. 模拟“随机变量 的数学期望的统计意义”。 -maths
work
- 求解随机余弦波的时间均值、时间相关函数程序，随机变量在（0，2pi）内服从均匀分布，可用于验证各态历经性-Cosine wave of the time for solving stochastic mean, random variable in (0,2 pi) the uniform distribution, can be used to verify the ergodic
pcm
- 一。产生长度为500的零均值，单位方差的高斯随机变量序列，用均匀pcm的方法用16电平进行量化：1）求所得的SQNR，该序列的前5个值，相应的量化值和相应的码字。2）画出量化误差（定义为输入值和量化值之间的差），同时 画出量化值作为输入值的函数的图。3）用128量化电平数重做2）题， 比较结果。 二。产生一个长度为500，按N(O,1)分布的随机变量序列，分别用16，128量化电平数和u=255的u律非线性进行量化，画出每种情况下量化器的误差和输入-输出关系，并求SQNR. 三。长度为5
Discrete-random-variables
- 生成均匀分布随机数，在此基础上 生成各种离散型随机变量随机数，有0-1分布，泊松分布，几何分布，二项分布等原理及代码-Uniformly distributed random number generation, on the basis of a variety of discrete random variables generated random numbers, there are 0-1 distribution, Poisson distribution, geometric di
White_Gaussian_noise
- Matlab中由两个均匀分布随机变量产生高斯白噪声，以及自相关函数和功率谱图-Matlab by two uniformly distributed random variables have a Gaussian white noise, and the autocorrelation function and power spectrum
Rayleigh_distribution_of_white_noise
- 由一个0到1均匀分布随机变量直接抽样产生瑞利分布白噪声，以及自相关函数和功率谱-Directly sampling a Rayleigh distribution of white noise uniformly distributed random variables from a 0-1, and the autocorrelation function and power spectrum
JPDA
- 在运动的位置叠加噪声。进行JPDA概率数据关联及kalman滤波。 两运动目标在x-y平面做匀速直线运动。初始位置是（4000,1200）（300,1500）速度分别是（200,200）（400,200）传感器对量目标进行位置状态量测。 采样间隔T=1,点数n=80.检测概率为1，正确量测落入跟踪内的概率为0.99，杂波均匀分布的密度为2个/km2由RAND函数产生在[0，1]上均匀分布的随机变量，跟踪门限为9.21。 -Superimposed noise in the posit
1
- 使用c语言实现各种分布的随机变量，包括瑞利分布，均匀分布，高斯分布-Use c language to a variety of distributed random variables, including the Rayleigh distribution, uniform distribution, Gaussian distribution
Random-variable
- 几种常用分布（如泊松分布、正态分布、指数分布、均匀分布）随机变量的matlab实现方法。-Surement distribution (eg Poisson distribution, normal distribution, exponential distribution, uniform distribution) random variable matlab implementation methods.
pingmian
- 平面图像立体化研究 将平面图像转换成立体图像很有意义。Hou等人(2002)提出了一种平面图像立体化方法,称为Hou方法。在这个方法中Hou等人使用随机变量等参数控制转换过程,但没有讨论这些参数对立体效果的影响。该文利用Hou方法在标准的计算机监视器上对含有心理深度暗示的平面图像进行了立体化,给出了评价转换后的立体效果的定量指标,并讨论了各参数对立体效果的影响。实验结果表明:当随机变量矩阵中的每一个随机变量都服从同一种均匀分布时,随机变量的取值对立体效果没有多大的影响 当监视器屏幕与观察者
PCM
- 运用MATLAB语言，进行非均匀PCM量化编码。产生一个长度为500，按N（0，1）分布的随机变量序列。用64量化电平和μ=255的μ律非线性，画出量化器的误差和输入输出关系。-Using MATLAB language, non-uniform quantization PCM coding. Produces a length of 500, according to the sequence of random variables N (0,1) distribution. With 64
4
- 本实验是介绍最佳滤波器在噪声抵消中的应用。令x(n)=d(n)+g(n) ，其中d(n) 是谐波过程d(n)=sin(nw+fai)，其中w=0.05π，fai是在π 到-π 间均匀分布的随机变量。 -This experiment is to introduce the best filter in Noise Cancellation x(n)=d(n)+g(n) d(n)=sin(nw+fai) w=0.05π
source
- 线性同余法-Wichmann-Hill算法产生服从均匀分布的随机变量(The linear congruence -Wichmann-Hill algorithm produces random variables subject to uniform distribution)