C语言高斯随机,高斯随机变量

高斯随机过程的主要特点

1、高斯随机过程的特点包括：任意n维分布符合正态分布；如果一个高斯过程在不同时刻不相关，那么该高斯过程是统计独立的；高斯过程经过线性变换后仍热为高斯过程。

2、如果随机过程（t）的任意n维分布服从正态分布，则成为高斯过程。\x0d\x0a性质：（1）高斯过程的n维分布只依赖于均值，方差和归一化协方差。\x0d\x0a （2）广义平稳的高斯过程是严平稳的。

3、高斯线性随机过程是指在时间上有序的一组高斯随机变量，这些随机变量的数学期望、方差和自相关函数都是时间的函数。这种随机过程具有平稳性，即统计特性在时间上不会发生变化。

4、平稳随机过程的重要特性：平隐随机过程在满足一定条件下有一个非常重要的特性，称为各态历经性。

5、对于随机变量X，其概率密度函数如图所示。称其分布为高斯分布或正态分布，记为N（μ，σ2），其中为分布的参数，分别为高斯分布的期望和方差。

6、高斯——马尔可夫也是一种常见的随机信号，适合于大多数物理过程，具有较好的精确性，数学描述简单。因为当m→∞时，自相关函数趋近于0，所以均值为0，随机过程的自相关函数特性完全描述了过程的特性。

如何产生满足高斯分布的随机数据

1、用均匀分布就可以采样给定pdf的随机数了。另外这个似乎叫高斯混合模型。

2、matlab用randn生成（-inf，inf）区间内的标准高斯分布（μ = 0，σ = 1）的随机数，而且，一般来说，这样生成的随机数不会超出区间[-3，3]，因为随机数在区间[-3，3]的概率为98%。

3、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。

4、randn命令可以实现你的要求， 他可以产生均值为0，方差 σ^2 = 1，标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数。 用法： Y = randn（n） 返回一个n*n的随机项的矩阵。如果n不是个数量，将返回错误信息。

用C语言实现瑞利分布,莱斯分布,高斯分布的分布函数

unifrnd可以创建随机的连续均匀分布的数组。 R = unifrnd（A，B） A和B可以是向量也可以是标量，若两个都是向量，则两者都是列向量或都是行向量，而且维数相等。

clear，clc A=1；sigma=1；fx=@（sigma，x，A）x./（sigma^2）.*exp（-（A.^2+x.^2）./（2*sigma）*besseli（A.^2，027）；x=0：.01：10；y=fx（sigma，x，A）；figure（1）plot（x，y，r-）grid on。

多元高斯分布：多元高斯分布的概率密度函数。

这个向量的模呈瑞利分布。瑞利分布是最常见的用于描述平坦衰落信号接收包络，或独立多径分量接收包络统计时变特性的一种分布类型。两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。

高斯分布公式是X～N（μ，σ^2），Y=（X-μ）/σ所以P（x）=（2π）^（-1/2）*σ^（-1）*exp{[-（x-μ）^2]/（2σ^2）}。

高斯分布的概率密度函数是：均值为μ，标准差为σ 高斯分布的概率分布函数。概率函数：把事件概率表示成关于事件变量的函数。

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