说明：产生高斯分布随机变量方法的matlab脚本，运用该小程序可以方便产生高斯分布随机变量

高斯分布联合 高斯分布MATLAB 高斯随机变量 matlab中gngauss 高斯随机

说明：高斯噪声随机变量发生器，这些随机变量有一个零均值，方差D。

随机噪声 高斯随机 gngau 高斯-随机-变量 gaussian-generator

说明：产生特定功率谱密度（自相关函数）的高斯色噪声, 利用了高斯随机变量的性质，即 高斯随机变量经过线性系统仍为高斯随机变量，高斯白噪声的功率谱密度为常数

说明：该程序实现了双变量高斯核密度估计。它可以用于估计双变量概率函数，累积分布函数（CDF）和反演CDF（ICDF）。核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应。在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。由给定样本点集合...

matlab 估计 密度 变量

说明：对模糊变量进行随机化，并用高斯分布进行概率求解，无密码。

模糊变量 随机化

说明：扩展kalmanfilter（也称为线性化卡尔曼滤波）： 是一个简单的非线性近似滤波算法，指运动或观测方程不是线性的情况。 无迹kalman滤波（UKF） KF和EKF都是都将问题转化为线性高斯模型，所以可以直接解出贝叶斯递推公式中的解析形式，方便运算。但对于非线性问题...

说明：%二进制系统的monte carlo仿真：%目的：为了顾及数字通信系统的差错概率。%先仿真产生随机变量r0,r1,它们构成了检测器的输入。首先产生一个具有等概率出现并且互为统计独立的二进制0和1序列。%为了实现产生等概率0和1序列,方法：用一个产生范围在（0，1）内的均匀随机数的随机数发生器，如果产...

说明：本文分别以稀疏基有离散余弦变换基（DCT）和快速傅立叶变换基（FFT）做为稀疏基，高斯随机矩阵、部分哈达玛矩阵为测量矩阵，L1范数、正交匹配追踪算法（OMP）为重建算法进行压缩感知算法实现。

压缩感知FFT 匹配追踪-重建 部分哈达玛 DCT稀疏矩阵 FFT-压缩感知

说明：Gaussian distributed random variates, draw the corresponding PDFs(histograms) for N(,2) be N(0,1), N(0,4.26), and N(-2.5,1) by using the random vari...

说明：粒子群优化算法 (PSO) 是进化计算由坚尼地介绍该地区的一个新分支 和埃伯哈特在 1995 年 [8]。PSO 易于实施和经验主义地好上很多优化执行已验证 问题。由于在求解无约束的优化问题的粒子群成功，PSO 也逐渐 在过去几年获得高阶警察的注意。建议动态的多群梁和 Suganthan [9...

matlab 模拟 优化 粒子