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matlab-pdf
- 通过matlab代码画出的各种概率密度函数图形仅供参考-By matlab code to draw the beta probability density function graph for reference only
fenbu
- 已知一组数据,如何用matlab画出它的概率密度分布图,给出具体程序 并且得出分布图后,如何对图进行积分,进而得到分布函数-Given a set of data, how to draw it with matlab probability density distribution maps, specific procedures are given and draw maps, how points on the graph, and then by distribution funct
suij
- 用Matlab产生一满足条件的窄带随机过程，编写子程序计算该随机过程的均值函数，自相关函数，功率谱，包络，包络平方及相位的一维概率密度画出相应的图形-Generated using Matlab to meet the conditions of a narrow-band random process, the preparation of random process subroutine to calculate the mean function, auto-correlation fu
randomviriable-pdapdf
- 编写画出N(1,1/9)的概率密度和概率分布函数图形的MATLAB程序，并给出计算结果。-Prepared to draw N (1,1/9) of the probability density and probability distribution function of the MATLAB graphics program, and gives results.
shiyan
- 用matlab实现画出基本概率密度函数的相位，能量，实部等的功能-Using matlab to achieve basic probability density function of the draw phase, energy, real function of such
allfitdist
- 一个对数据处理的Matlab函数，统计数据的概率分布并画出概率密度曲线，已经验证，将该函数安装在函数工具箱内即可调用。-A data processing of Matlab function, the probability distribution of the statistical data and draw the probability density curve, have tested, the function will be installed in the tool can
T-HOMEWORK
- 用Parzen窗法或者kn近邻法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器，对测试样本进行测试，比较与参数估计基础上得到的分类器和分类性能的差别.2． 同时采用身高和体重数据作为特征，用Fisher线性判别方法求分类器，将该分类器应用到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。将训练样本和求得的决策边界画到图上，同时把以往用Bayes方法求得的分类器也画到图上，比较结果的异同。3．选择上述或以前实验的任意一种方法，用留一法在训练集上估计错误率，与在测试集上得到的错误率进行比较。-Use Parzen Wi
plot_hist_Prodensity
- 画出数据的histtogram频率分布图及其概率密度函数，其中概率分布图的小区间范围以及整个数据区间的范围均可调-Plot the histtogram and probability density function (PDF) of statistic data which the whole range and subrange of the plot can be adjusted.
Gaussian
- 首先产生均匀分布，然后通过变换产生高斯分布的随机数，并画出概率密度函数的直方图-Uniform distribution generated first, and then converting a Gaussian distribution random number, and a histogram of the probability density function draw
Poisson
- 首先产生高斯分布，然后通过变换产生泊松分布的随机数，并画出概率密度函数的直方图-First, a Gaussian distribution, and then transform Poisson distributed random number generation, and draw a histogram of the probability density function
Rayleigh
- 首先产生高斯分布，然后通过变换产生瑞利分布的随机数，并画出概率密度函数的直方图-First, a Gaussian distribution, and then transform Rayleigh distributed random numbers, and draw a histogram of the probability density function
泊松过程的生成及其统计分析
- 假设一个交换系统有M部电话，每个用户在很短的时间（单位时间内）呼叫一次的概率为P；用户间呼入的时刻相互独立，当M很大，P很小时，时间t内到达交换机的呼叫次数构成泊松过程N(t)。 1、确定此泊松过程的参数。利用计算机仿真N(t)的生成过程。注意合理选择M和P，时间分辨率为一个单位时间。 2、为了比较生成的N(t)与理论模型的吻合程度。取N(t)的多个样本并选取3个典型时间,,，得到,,三个随机变量的样本，在一张图上画出其直方图及理论分布曲线，并将两者对照。比较M选取不同时的效果。注意：样本个数
噪声分析
- 正态分布、均匀分布随机噪声分析，通过画出正态分布、均匀分布随机噪声的频谱、功率谱、一维概率密度、自相关函数对噪声进行分析。(Random Noise Analysis of Normal Distribution)