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A FFT-based partial matched filter (PMF)
acquisition threshold setting method for fast GPS acquisition is
presented. Normal distribution and numerical fitting technique
instead of real decision variable (DV) distribution are used in
derivatio
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Guassian Or Normal Distribution
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根据对真空蒸发镀膜的分析，在40×40的范围内分别蒸
发：1000、5000、10000、20000、30000个粒子。
利用2维数组记录每个点的粒子数。
初始粒的横纵坐标为0～40的均匀分布。
能量为（15，3）的正态分布。
在基体表面自由行走时损失1的能量。
若该点有粒子，即与其他粒子相遇时损失3的能量。
由低处向高处扩散，每扩散一层，损失4的能量，由高处
向低处扩
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Histogram normal distribution
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In probability theory, the normal (or Gaussian) distribution, is a continuous probability distribution that is often used as a first approximation to describe real-valued random variables that tend to cluster around a single mean value. The graph of
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Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If a noise, its amplitude distribution obeys the gaussian distribution, and its power spectral density is uniformly distributed, has des
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所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。-Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If
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所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。-Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If
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所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。
-Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise.
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This documents has the standard normal table in PDF format that can help you in the probability distribution functions
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Normal distribution for Vehicle velocity
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正态分布的一个很好的课件，非那种艰涩的纯抽象讲解，有各种具体的案例，比较适合初学者深刻理解正态分布的内涵(This is a very good courseware handouts to the normal distribution. Instead of common pure abstract explanation, there are a variety of specific cases, more suitable for beginners to understand the
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