数字信号的产生(9)-韦伯分布随机数
admin 于 2017年08月31日 发表在 机器学习笔记 ,4115次阅读,暂无评论

韦伯(威布尔)分布:

数字信号的产生(8)-柯西分布随机数
admin 于 2017年08月30日 发表在 机器学习笔记 ,3629次阅读,暂无评论

柯西分布:

数字信号的产生(7)-对数正态分布随机数
admin 于 2017年08月29日 发表在 机器学习笔记 ,3420次阅读,暂无评论

数据生成结果:

数字信号的产生(6)-瑞利分布随机数
admin 于 2017年08月28日 发表在 机器学习笔记 ,5222次阅读,暂无评论

瑞利分布生成方法:

数字信号的产生(5)-拉普拉斯分布随机数
admin 于 2017年08月26日 发表在 机器学习笔记 ,3856次阅读,暂无评论

拟合拉普拉斯随机数分布:

数字信号的产生(4)-指数分布随机数
admin 于 2017年08月25日 发表在 机器学习笔记 ,3231次阅读,暂无评论

求逆法是基于概率积分反变换原则,是许多种离散分布中获取采样值的基本方法。

求逆法基本步骤如下:

(1)计算需要的随机变量X的概率分布函数F(X);

(2)在X的取值范围内,置F(X) = R。由于X是一个随机变量,因此R也是一个随机变量,可以证明,R是区间(0,1)上的均匀分布。

(3)解方程F(X)=R ,用R来表示X,即求F(X)的逆。

(4)已知(0,1)上均匀分布的随机数R1, R2, R3, R4, Ri … 根据Xi=FX-1(Ri)计算所要的随机变量。