生成5000个样本的随机高斯信号
是指通过随机数生成器生成符合高斯分布（也称为正态分布）的随机数，并将这些随机数作为信号的样本。高斯信号在统计学和信号处理中具有重要的应用，常用于模拟真实世界中的各种信号，如噪声、传感器数据等。
高斯信号的特点是其数值服从高斯分布，也就是钟形曲线。高斯分布由两个参数决定，即均值（μ）和标准差（σ）。均值决定了曲线的中心位置，标准差决定了曲线的宽度。生成高斯信号时，可以根据具体需求设置均值和标准差的值，以控制生成信号的特性。
生成高斯信号的方法可以使用各种编程语言和数学库来实现。以下是一个示例代码（使用Python和NumPy库）：
import numpy as np
# 设置均值和标准差
mean = 0 # 均值
std = 1 # 标准差
# 生成随机高斯信号
samples = np.random.normal(mean, std, 5000)
# 打印前10个样本
print(samples[:10])在腾讯云的产品中，与生成随机高斯信号相关的产品可能是云计算基础设施、数据处理和人工智能相关的产品。以下是一些可能的腾讯云产品和链接地址：
- 云计算基础设施：腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
- 数据处理：腾讯云数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci）
- 人工智能：腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
请注意，以上只是一些可能的产品示例，具体的产品选择应根据实际需求和场景来确定。
相关·内容
我有一个熊猫数据，我想在数据中添加随机的NA和随机噪声。
exp_TSPAN6 exp_TNMD exp_DPM1 exp_SCYL3 exp_C1orf112
0 7.951917 3.524705 12.043700 7.605068 8.214067
1 8.079243 9.545859 5.6445321 8.509788 6.853905
2 11.335783 12.45859 12.254986 6.617365 8.196391
示例输出
exp_TSPAN6 ex
浏览 2提问于2020-12-02得票数 1
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这可能会打开一罐蠕虫，或者很容易回答:我正在Python中构建一个系统模型:如何量化地增加噪音？到目前为止我有这个(下面的代码)-
我可以通过广播来做到这一点，即使在每个样本中添加了独特的噪音？
和
二、对于电信号建模，噪声应该是高斯的还是均匀的？(高斯，我想虽然我不确定)
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
f = 1e6
T = 1/f
pi = np.pi
t = np.arange(0,20e-6,10e-9)
# create signal and normalise
浏览 6提问于2013-11-02得票数 0
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我正在尝试为时域信号生成合成数据。假设我的信号是一个方波，上面有一些随机噪声。我将噪声建模为高斯。如果我将数据生成为长度为N的向量，然后添加从均值为0和宽度为1的正态分布中采样的随机噪声，我就可以大致模拟我所关心的情况。然而，这增加了具有由采样率设置的特征时间尺度的噪声。我不希望这样，因为在现实中，噪声与之关联的时间尺度要长得多。在特定带宽下产生噪声的有效方法是什么？ 我尝试在每个采样点生成噪声，然后使用FFT来截取高于某个特定值的频率。然而，这会严重衰减信号。 我的想法基本上是： noise = normrnd(0,1);
f = fft(noise);
f(1000:end) = 0;
浏览 8提问于2019-05-18得票数 0
正如我们在文档中看到的那样
numpy.random.normal(loc=0.0，scale=1.0，size=None)从正态分布(高斯分布)随机抽取样本。
正态分布的概率密度函数最初由De Moivre导出，200年后由Gauss和Laplace独立的R217导出，由于其特征形状，常被称为钟形曲线(见下面的例子)。
正态分布在自然界中经常发生。例如，它描述了受大量微小随机扰动影响的样本的常见分布，每个样本都有其独特的R217分布。参数：
loc :浮动
分布的意思(“中心”)。
比例尺:浮动
分布的标准差(扩散或“宽度”)。
大小: int或tuple of int，可选
输出形状如果
浏览 3提问于2015-03-18得票数 1
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根据随机变量值的样本，我使用核密度估计来创建累积密度函数。
cdf = gaussian_kde(sample)
我需要的是生成随机变量的样本值，它的密度函数等于构造的cdf。我知道反演概率分布函数的方法，但由于我不能无故地做，所以需要相当复杂的准备工作。是否有完整的解决方案或另一种方式来完成任务？
浏览 2提问于2016-06-11得票数 1
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我试图用一个我以前从未见过的变量来评估我的项目中工具变量的可行性。这个变量本质上是从高斯中抽取的样本的均值和标准差之间的相互作用，我试图看看这个分布可能是什么样的。下面是我想做的，任何帮助都是非常感谢的。
根据高斯分布，生成一个变量x的1000个个体集合，从该分布中抽取50个随机样本进行替换，计算出每个样本的x均值和标准差，创建一个交互变量y，通过乘以每个样本x的均值和标准差来计算，绘制y的分布。
浏览 3提问于2022-10-24得票数 0
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我尝试用(a+(b-a)*R)产生离散的均匀随机数，其中R是随机样本，它是由线性同余法产生的。但我仍然对D统一数的创建有疑问。请给我离散均匀随机数的完美公式？
浏览 2提问于2014-04-07得票数 0
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有没有其他方法可以得到高斯分布的随机数，或者现在有没有什么库可以这样做？
我已经看到了关于的问题
我想在OpenCL中生成许多高斯分布的随机数，就像上面的url问题一样。
它可以通过两个步骤做到这一点：
它可以产生许多随机均匀数而不是高斯分布的随机数。
然后，我可以使用将均匀随机变量转换为正态分布变量。
这可能是时间昂贵的，所以有没有其他方法来获得高斯分布的随机数(最好使用内核来生成一个数组随机数，如cuda函数:curandGenerateNormal(...))或者，现在有没有这样的库？
浏览 1提问于2019-08-08得票数 2
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C++中高斯分布的混合
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我知道像gsl这样的库可以生成高斯分布和基于高斯分布产生随机数，我想知道是否有任何库可以产生服从混合高斯分布的随机数，并且可以根据混合高斯分布返回给定值的概率？非常感谢。
后续：如果我首先在(0,1)之间生成一个随机数，如果它属于(0，0.5)，我只生成服从一个高斯分布的数字，否则就从另一个高斯分布生成数字，这是否相同。这个过程是否与生成数服从两个高斯混合的过程相同？(假设两个高斯之间的权重相等)
浏览 2提问于2016-05-19得票数 2
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可重复随机抽样SQL
、、、、
我需要回顾一下我的解决方案，从存储在MPP机器上的表中抽取100个随机行(现在是Netezza，稍后可能是hadoop/等等)。
我对使用Netezza的rand()不感兴趣，因为我希望以后能够复制相同的示例，而且我也不指望setseed()。
我现在使用的解决方案是：
SELECT * FROM MY_TABLE ORDER BY ID % 371, ID % 17, ID % 501, ID LIMIT 100
其中3个数字是我自己的RNG生成的素数。我在正确的轨道上吗？这个“随机”样本够随机的吗？
注意:我不需要它是一个加密强随机样本，我只是想确保每次都选择不同的样本，并且采样是一致的，
浏览 5提问于2011-02-01得票数 1
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我已经在互联网上搜索了很多次，希望找到一种方法，在我的CUDA设备上，在一个内核中生成随机数。这些数字必须来自高斯分布。
来自NVIDIA本身。这是华莱士算法，它使用均匀分布来构建高斯分布。但他们给出的代码样本缺乏解释，我真的需要了解算法是如何进行的，特别是在设备上。例如，他们给出：
__device__ void generateRandomNumbers_wallace(
unsigned seed, // Initialization seed
float *chi2Corrections, // Set of correction values
float *gl
浏览 2提问于2011-01-20得票数 2
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我知道许多基于某些算法、物理系统等的均匀随机数生成器(RNG)。最终，所有这些都会导致均匀分布的随机数。了解是否存在高斯RNG是很有趣的，也是很重要的，也就是说，算法或其他东西会创建高斯随机数。更确切地说，我不想使用Box-Muller或Marsaglia polar方法等变换来从均匀的RNG中获得高斯。我很感兴趣，如果有一些论文，算法，甚至想法来创建高斯随机数而不使用任何统一的RNG。这只是说，我们假装不知道存在统一的随机数生成器。
浏览 0提问于2016-01-21得票数 1
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如果我有一个规则的抽样模式，通常有许多合理的快速的方法来插值采样过程的结果之间的样本位置。例如，双线性或双三次(等)矩形图案的插值。
当样本位置随机生成时，我如何插值泊松圆盘采样的样本结果(但是，所有这些都是在采样开始之前就知道的)？
如果计算时间无关，我可以找出样本位置最近的k个邻域，然后使用重心坐标来插值我喜欢的任何方式。但是对于像简单纹理采样这样的应用来说，这太慢了。
浏览 0提问于2021-12-02得票数 1
我目前正在使用C++中的一个程序来计算wav文件的时变FFT。我有一个关于绘制FFT结果的问题。
比如说，我有一个70赫兹的信号，它是由某个带有特定谐波的仪器产生的。即使我说这个信号是70赫兹，它是一个真正的信号，我假设会有一些随机性，在70赫兹信号变化。假设我采样1秒，采样速率为20 Say。我意识到样本周期可能不需要1秒，但是请原谅我。
因为我现在有20000个样本，当我计算FFT的时候。我将有20000或(19999)个频率箱。让我们也假设我的抽样率，结合一些加窗技术，尽量减少频谱泄漏。
那么，我的问题是: FFT在70 at时还会产生一个相对理想的脉冲吗？还是会出现由原始信号的随机性引
浏览 2提问于2016-04-16得票数 1
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在变分自动编码器架构中，我们使用了µ和sigma全连接层。然后是潜在变量层，即来自高斯分布的样本，即来自下面层的µ和sigma的样本。在成本函数中，我们使用KL散度来确保潜在变量的激活遵循单位高斯分布。
因此，由于SELU被设计为确保单位高斯激活，我们是否可以移除µ和sigma全连接层，而改为使用SELU激活函数。
谢谢！！
浏览 3提问于2017-07-11得票数 0
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在Matlab中，我得到了一个任意概率密度函数，它被离散为矩阵，这意味着，对于每对x，y，概率都存储在矩阵中: A(x，y) =概率
这是一个100x100矩阵，我希望能够从这个矩阵中生成二维随机样本(x，y)，如果可能的话，也可以计算PDF的平均值和其他矩。我想这样做，因为在重采样后，我想把样本拟合成一个近似的高斯混合模型。
我到处都找过了，但还没有找到像这样具体的东西。我希望你能帮我。
谢谢。
浏览 1提问于2015-07-28得票数 3
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我试图找出我的负载测试使用哪个计时器，以便模拟网站流量的逐渐增长。我看了一眼高斯随机计时器：
为了延迟每个用户对随机时间的请求，使用高斯随机计时器，大多数时间间隔发生在特定值附近。
Poisson随机计时器：
要暂停每个线程对随机时间的请求，请使用Poisson随机计时器，大多数时间间隔都会关闭特定值。
取自
现在我真的不明白这两者有什么区别。它们都应用了更接近某一特定值的随机延迟。那我错过了什么？它们在实践中有何不同？
浏览 2提问于2015-06-30得票数 6
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从柯西生成随机数
、、
我是一个爪哇新手。我知道Java有一个高斯分布的随机数生成器函数。正如我从其他问题中了解到的那样，Java内置的随机生成器并不是很好，因为它没有接受我最需要的高斯分布的输入均值和标准差。我正在研究遗传算法。出于突变的目的，我必须从高斯分布、柯西分布和列维分布生成随机数。生成器函数必须接受该分布的输入和。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2012-01-06得票数 1
我正在使用matlab来绘制满足正态分布的随机变量。我将直方图绘制为
w = 0.2;
y = randn(1, 1000)*w;
hist(y);
这显示了直方图中的变量范围从-40到40，但是这是什么呢？我认为由于正态分布的宽度是0.2，我认为变量的范围应该在-1到1之间，对吗？那么为什么hist显示从-40到40呢？如何知道随机变量的实际范围？谢谢。
浏览 3提问于2012-07-16得票数 1
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在变分式自动编码器中，我经常看到图形模型，例如解码器的P(X|Z)，但是当我查看代码时，我没有看到任何随机变量，我只看到确定性网络，以及复合函数。
我很困惑，有人能解释一下魔法发生在哪里吗？我对KL发散和其他东西不感兴趣。我只是不明白图形模型> P(X|Z) ==复合函数是如何实现的。
浏览 0提问于2019-10-05得票数 0
我的理解是，高斯噪声取样器的采样精度与安全性有关。但不确定这是为什么？我读到，当样本是浮点数，小数点之后的精度相当于72位，可以与128位安全性相关。
然而，某些方案使用32位精度，那么这对安全性有什么影响呢？精确值选择的好数字是什么？另外，如果样本是整数值，那么如何处理精度和安全性？
浏览 0提问于2019-09-07得票数 1
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Linearly Non-Separable Binary Classification Problem
首先，这个程序在径向基函数( gaussianKernel() )中不能正常工作，我想修复它。
给出了一种具有硬边缘应用的非线性支持向量机分类方法.
问题是关于二维径向随机分布的数据。
我用二次规划求解器来计算拉格朗日乘子(Alpha)。
xn =输入.* (输出*1.1)；% xiyi = gaussianKernel(xn，sigma2)；%径向基函数k= phi * phi'；QP求解器γ=1的对称核矩阵；调整alphas f= -ones(2 * le
浏览 5提问于2014-11-11得票数 5
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我正在读一段生成随机数的代码。但我不知道它是哪个发行版。有人能告诉我是哪个发行版吗？
#include<cmath>
double rand(double min, double max)
{
return min+(max-min)*rand()/(RAND_MAX+1.0);
}
double normal(double x, double miu,double sigma)
{
return 1.0/sqrt(2*pi)/sigma*exp(-1*(x-miu)*(x-miu)/(2*sigma*sigma));
}
double randn(double m
浏览 0提问于2016-05-03得票数 1
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我想用高斯分布做一组随机样本。
平均值为0，方差为1。
如果我取了足够多的样本，我会认为我的样本的最大值可以是0+1=1。
我的代码：
x = 0+sqrt(1)*randn(100000,1);
mean(x)
var(x)
max(x)
这会给我一个0的平均值，一个等于0.9937的变量，但是我的最大值是4.2891？
有人能帮我弄清楚为什么会这样吗？
浏览 2提问于2014-12-15得票数 0
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如果培训数据不够，那么培训就会很糟糕。像SMOTE或ADASYN这样的技术可以用于过度采样。对于图像数据，我们可以模糊或改变角度，从同一图像中生成更多的样本。
我的问题是:如何生成假的时间序列数据？
浏览 0提问于2019-05-26得票数 7
2回答
高斯噪声与高斯白噪声
、、、
高斯噪声与高斯噪声有何不同？正如我所读到的，高斯噪声有正态分布的PDF。白高斯噪声也有吗？
我如何手动(没有内置函数)使用Python为图像生成每个噪声？我需要考虑哪些参数？
浏览 0提问于2015-11-06得票数 1
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我试图根据我所拥有的正态分布特征(均值和标准差)生成一个随机数。我没有统计和机器学习工具箱。
我知道这样做的一种方法是随机生成一个从0到1的随机数r，并找到给出这个随机数的概率的值。我可以通过输入标准的正常函数来做到这一点。
f= @(y) (1/(1*2.50663))*exp(-((y).^2)/(2*1^2))
并解决了
r=integral(f,-Inf,z)
然后从z值推断出方程的最终答案X。
z=(X-mew)/sigma
但据我所知，没有matlab命令允许你解x，其中x是积分的极限。有没有办法做到这一点，还是有更好的方法来随机生成这个数字？
浏览 1提问于2016-12-02得票数 5
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我需要生成一个均值为0，方差为2的高斯随机数，然后将其作为一个截止频率为1000 of的低通滤波器的输入。
我生成的随机数如下所示：
k = randn(1000,1) * sqrt(2);
但我不知道如何继续使用低通滤波器来对其进行过滤。
那么，如何计算滤波器输入和输出的自相关和功率谱呢？
浏览 0提问于2013-12-15得票数 0
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噪声(“高斯”)基本方程的澄清
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在MATLAB的imnoise()函数中，当噪声类型为“散斑”时，文档清楚地说明它是乘性噪声，并说明了基本方程。
J=无噪声( I，‘散斑’，v)用方程J = I+n*I向图像I中添加乘性噪声，其中n是均匀分布的随机噪声，均值为0，方差为v，默认值为0.04。
然而，对于高斯选择，没有提供这样的方程。还有一个单独的类型叫做'localvar‘。因此，当使用imnoise(I, gaussian, mean_noise, variance_noise)时，方程式应该是
J(x，y) = I(x，y) + g(mean_noise，sqrt((Variance_noise)
浏览 0提问于2013-10-14得票数 1
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我从4个时间序列开始，标有A，B，C，D。
我产生了以下情况：
平均值的4x1矩阵。
标准偏差的4x1矩阵。
一个4x4 ，从每个时间序列中抽取30个样本。
什么是Matlab代码来生成一个4x1的随机变量矩阵，保持时间序列之间的相关性完整？
(原因:这是蒙特卡罗模拟的第一阶段)。
浏览 0提问于2011-06-08得票数 3
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1回答
考虑任意一种的多项式多样本的判别问题
\begin{equation} (x, b, As + e) ~~\text{or}~~\left(x, b, ~Ax + b\cdot(As + e) + e'\right). \end{equation}
这里，A是一个公共矩阵，s是一个随机一致选择的秘密向量。e和e'是高斯误差。x和b在随机条件下均匀采样。
不同物体的尺寸如下：
\begin{align} b &\in \{0, 1\}, \\ x &\in \mathbb{Z}_{q}^{n}, \\ s &\in \ma
浏览 0提问于2022-04-14得票数 0
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我想在(-infinity，无穷大)上产生一些标准偏差s和均值m的高斯分布上的伪随机数，对此有什么建议吗？我希望在正确的方向上提供任何帮助，因为似乎有大量的文献表明如何最好地生成伪随机数。
浏览 0提问于2013-08-02得票数 1
5回答
我想对由多维函数(2，3，4)定义的分布进行示例：
f(x, y, ...) = ...
分布可能是丑陋的，非标准的(就像数据上的三维样条，高斯等的总和)。为此，我想要均匀地采样2..4维空间，而不是用一个额外的随机数来接受或拒绝空间的给定点进入我的样本。
是否已经准备好为此目的使用python？
是否有python来生成这个2..4维空间中的点，用拉丁超立方体采样，还是用其他一致抽样方法？具有独立随机数的强力抽样通常会导致空间的密度越来越小。
如果( 1)和( 2)不存在，是否有人愿意分享他对相同或类似问题的实现。
我将在python代码中使用它，但指向其他解决方案的链接
浏览 25提问于2014-10-01得票数 10
1回答
我有一个从12位ADC采集的样本流，该ADC连接到麦克风-前置放大器束。由于样本是12位，所以我可以假设它们的十进制值范围是0-4096。在我将其向下移位2048并除以2048以获得一组具有in -1和+1的样本之后，我应该会得到表示音频流的良好波形。
(到目前为止，如果我错了，请纠正我。)
我从那个线性映射中得到的是一组在-0.55左右“振荡”的样本。(通常音频流采样在0附近振荡)
我不确定是否要再次移动和缩放以获得在0附近振荡的波形，或者是我的ADC出了问题。在任何一种情况下，我都想知道如何确定我的输出是音频流还是一组随机的无用样本。谢谢你们！
浏览 4提问于2013-07-16得票数 0
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我的道路网络数据集由边和节点组成。我主要使用edges，它有(edge_id，start_node，end_node，edge_length)。为了模拟真实世界的场景，我需要在地图上生成随机的道路对象，即兴趣点(POI)。POI将具有类似于(Object_id、edge_id、distance_from_start_node、edge_typeboolean)的属性。现在，为了生成10k个遵循高斯分布的道路对象，我从整个边缘数据集中随机选择了一条边，需要遍历10k次才能生成这些道路对象，每次都需要选取高斯距离值。当我将平均值设置为零'0‘时，我不知道应该在那里使用多少标准差大小？由于d
浏览 3提问于2020-11-20得票数 1
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正态逆高斯分布下的样本随机变量
、、、、
如何从正态逆高斯(NIG)分布中采样随机变量？
我需要从NIG分布中生成100个号码。
我使用boost::math::inverse_gaussian，但它没有像std::normal_distribution那样的运算符()成员函数
编辑:H rmann，W.，Leydold对这个主题做了一些研究：
论文H rmann，W.，Leydold，J.生成广义逆高斯随机变量。Stat Comput 24,547-557 (2014)。
幻灯片
C 的一种实现
浏览 0提问于2021-07-15得票数 0
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我最近读到了关于基于格的密码学的文章。
我读到，这类协议的一个关键方面依赖于网格上的附加高斯噪声，因此需要高效和恒定时间的高斯采样器，这似乎需要非平凡的算法。对于我所得到的，在基于格的密码学中，这仍然是可以改进的。
我知道有一些硬件随机数发生器自然产生高斯分布。例如，有源和无源元件产生的热电子噪声往往表现出高斯特性。另外，已知一些光学随机数发生器会产生不可预测和正态分布的随机数。
我的问题是:高斯硬件随机数发生器能在增加基于格密码的安全性所需的高斯噪声方面发挥作用吗？
或者，对于这些高斯采样器必须如何建造，我缺少一些基本的东西吗？也许与标准偏差的选择有关？还是因为某些决定论更受欢迎？
任何帮助
浏览 0提问于2020-04-23得票数 3
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我对图像处理完全陌生。我对时间过滤及其概念感到困惑。例如，我很想知道，高斯时间滤波和高斯滤波在实时应用于帧序列时有什么区别？
提前感谢
浏览 0提问于2013-11-20得票数 3
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我想在列表中的每个(x，y)点加上2D高斯噪声。
这就是为什么我想要在[0，2pi]上创建一个随机均匀方向的噪声向量，以及一个N(0，\σ^2)的高斯分布的震级。
我如何在Python中生成一个只指定方向和大小的向量？
浏览 4提问于2019-10-09得票数 1
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我有一些遗留的C++代码，我编写这些代码来生成均匀随机数和高斯分布。它实现了George Marsaglia博士的算法，速度非常快。(我正在使用它们为蒙特卡洛高维积分生成大量样本。)
我认为重构生成器和发行版以使用新的C++11 std::random方案将是一个好主意。
谁能向我推荐std::random的教程或好的参考资料，其中包含了如何扩展它的必要信息？示例代码将是理想的。
更新。感谢大家的帮助。我现在已经编写了一个替代Visual C++ 2010附带的std::normal_distribution的插件。在我的机器上，当使用默认引擎时，替换速度快了26%。我对差异不大感到有点失望，
浏览 0提问于2012-07-30得票数 9
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对于每个单独的时间步，我希望将高斯随机噪声添加到模型中的变量中，而不是生成噪声阵列并在之后将其添加到我的信号中。通过这种方式，我想检查我的系统的标准动态效果。
因此，我想在每个时间步生成一个随机噪声(即一个单值)，并将其添加到我的信号中(例如，添加噪声，然后它计算下一个状态，添加它计算下一个状态的噪声，等等)。我想通过NumPy在一组时间步长上使用我的模型的动态部分中的以下内容来实现：
self.x = self.x + self.a * ((d-f)/100)
self.x = self.x + np.random.normal(0, 0.5, None)`
第二行是从正态分布中随机抽取样
浏览 1提问于2015-02-01得票数 3
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我想在MATLAB中为运行多次迭代的长程序生成高斯随机数。我使用了randn函数，但有没有办法避免负面结果，并生成1到100范围内的随机数。
例如
X=0.02*randn；
如何才能在特定范围内仅获取正值。
浏览 12提问于2012-01-25得票数 2
完全免责声明，这是我第一次尝试边缘检测，所以在响应时，我假设我了解软件，但不一定了解计算机视觉/相关领域。
我正在阅读各种边缘检测方法。其中的一个自然的第一步就是平滑图像，然后继续。这似乎是合理的，因为你不希望随机噪音干扰任何更高层次的逻辑。
我的问题是，什么有用的信息会因为高斯模糊而丢失？(如果有的话)
浏览 1提问于2014-10-18得票数 0
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图2.5统计学习要素
、、、
我在计算图2.5的贝叶斯决策边界时遇到了一些困难。在ElemStatLearn软件包中，已经计算了每个点的概率，并使用轮廓线来绘制边界。谁能告诉我如何计算概率？非常感谢。
在传统的贝叶斯决策问题中，混合分布通常是正态分布，但在这个例子中，它需要两个步骤来生成样本，所以我在计算分布时有一些困难。
非常感谢。
浏览 0提问于2012-09-06得票数 2
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半个高斯分布的样本
、、、、
假设n = N(0,1)是正态分布。在MATLAB中，当使用randn(1,1)函数时，会从n中提取一个样本。
然而，我有一个不同的目标:我想从上半部分(或下半部分)分布中采样，即从左尾到均值(或从均值到右尾)的一半。
一种虚拟的方法是：
while sample > mean
sample from gaussian
end
然而，由于我必须在我的代码中提取大量样本，这种解决方案不会受到欢迎。有没有一种更聪明的方法来提取这些样本，而不涉及循环？
浏览 0提问于2013-04-26得票数 2
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我有一个信号，它有一个阵列c(500000 X 2)，有两个通道和一个频率fs。我想在声音的第一个声道中添加一个高斯声音。我创建了一个向量并创建了一个高斯声音
p=zeros(500000,1);
f=awgn(p,30);
sound(f,fs) ;
，它播放带有高斯噪声的声音。现在我想把噪声(F)放在声音的第一个声道上。我是matlab的新手，所以我尝试了一些awgn函数。
c1=awgn(f/2,30);
但是它不起作用。有什么建议吗？
浏览 3提问于2020-12-16得票数 1
LWE问题的各种等价定义之一是：
设n,q是整数(q通常是素数)，\chi是\mathbb{Z}上的离散概率分布(通常是离散高斯分布)，s是\mathbb{Z}_q^n的秘密向量。
我们用\mathcal{L}_{s,\chi}表示\mathbb{Z}_q^n \times \mathbb{Z}_q上的概率分布，通过随机选择a \in \mathbb{Z}_q^n，从\chi中选择随机的e，并在\mathbb{Z}_q中考虑它，并计算(a,b=(\langle a,s\rangle + e)) \in \mathbb{Z}_q^n \times \mathbb{Z}_q。
带有错误的搜索学习是
浏览 0提问于2020-07-02得票数 0
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通常情况下，随机效应呈正态分布。我的研究涉及非高斯随机效应分布.是否有办法为glmer指定一个非高斯随机效应分布？我知道可以有 --我希望对随机效应分布也有类似的选择。如果不是，我希望了解如何编辑/贡献到，以允许非高斯随机拦截分布。
浏览 4提问于2017-08-13得票数 1
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3回答
我需要在C中创建高斯分布随机数矩阵，我很好奇matlab是如何生成它的，这样我就可以从它中起带头作用。
浏览 6提问于2014-10-24得票数 0
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2回答
为什么使用蒙特卡洛随机抽样而不是均匀抽样是如此普遍呢？
我假设随机抽样会带来一些好处，但我不知道它们会是什么。
有谁能解释随机抽样位置比均匀样本位置的优势吗？
浏览 0提问于2016-08-18得票数 8
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