随机生成多孔介质matlab程序

% à?èê??

clc;clear all;close all

max_j=193;max_i=81;

d11=0.005 ; d13=0.005; d14=0.001;d12=0.001;

d15=0.0001; d16=0.0001 ; d17=0.0001 ; d18=0.0001;

n=0.7; % ?×???è

cdd=0.001; % Pcd1ì?àéú3¤o????ê

numtotal_need=(1-n)*max_i*max_j;

numsoild=0;

arrgrid=zeros(max_i,max_j);

while numsoild

for i=1:max_i

for j=1:max_j

if abs(rand())

numsoild=numsoild+1;arrgrid(i,j)=1;

soild(numsoild,1)=i;soild(numsoild,2)=j; end

end

end

end

Tnumsoild=numsoild; % ×üéú3¤o?êy

% figure(1)

% imshow(~arrgrid) ; % 1°×é?ê??×??￡?0oúé?ê?1ìì?

% μú22?￡?′ó1ì?à?úo??ò?ü?§8??·??òéú3¤

while Tnumsoild

for index_soild=1:Tnumsoild

index_i=soild(index_soild,1);

index_j=soild(index_soild,2);

% oá×?μ?ê?y·??ò

% êú×?μ?ê?x·??ò

%1ì?à?úo??òóòéú3¤ 1·??ò

if index_j

i=index_i;j=index_j+1; % óò1

if arrgrid(i,j)==0 && rand()

numsoild=numsoild+1;arrgrid(i,j)=1;

soild(numsoild,1)=i;soild(numsoild,2)=j; end

end

%1ì?à?úo??òóòéú3¤ 2·??ò

if index_i

i=index_i+1;j=index_j; % óò1

if arrgrid(i,j)==0 && rand()

numsoild=numsoild+1;arrgrid(i,j)=1;

soild(numsoild,1)=i;soild(numsoild,2)=j; end

end

%1ì?à?úo??òóòéú3¤ 3·??ò

if index_j>2+1

i=index_i;j=index_j-1;

if arrgrid(i,j)==0 && rand()

numsoild=numsoild+1;arrgrid(i,j)=1;

soild(numsoild,1)=i;soild(numsoild,2)=j; end

end

%1ì?à?úo??òóòéú3¤ 4·??ò

if index_i>2+1

i=index_i-1;j=index_j;

if arrgrid(i,j)==0 && rand()

numsoild=numsoild+1;arrgrid(i,j)=1;

soild(numsoild,1)=i;soild(numsoild,2)=j; end

end

%1ì?à?úo??òóòéú3¤ 5·??ò

if index_j

i=index_i+1;j=index_j+1;

if arrgrid(i,j)==0 && rand()

numsoild=numsoild+1;arrgrid(i,j)=1;

soild(numsoild,1)=i;soild(numsoild,2)=j; end

end

%1ì?à?úo??òóòéú3¤ 6·??ò

if index_i2+1

i=index_i+1;j=index_j-1; % óò1

if arrgrid(i,j)==0 && rand()

numsoild=numsoild+1;arrgrid(i,j)=1;

soild(numsoild,1)=i;soild(numsoild,2)=j; end

end

%1ì?à?úo??òóòéú3¤ 7·??ò

if index_j>2+1 && index_i>2+1

i=index_i-1;j=index_j-1; % óò1

if arrgrid(i,j)==0 && rand()

numsoild=numsoild+1;arrgrid(i,j)=1;

soild(numsoild,1)=i;soild(numsoild,2)=j; end

end

%1ì?à?úo??òóòéú3¤ 8·??ò

if index_j2+1

i=index_i-1;j=index_j+1; % óò1

if arrgrid(i,j)==0 && rand()

numsoild=numsoild+1;arrgrid(i,j)=1;

soild(numsoild,1)=i;soild(numsoild,2)=j; end

end

end% index_soil

Tnumsoild=numsoild;

end% end while

% x=grid(:,1);

% y=grid(:,2);

% z=grid(:,3); % í???ê?D? 0 òo?à 1 1ì?à

% [x,y]=meshgrid(1:max_i,1:max_j);

figure(2)

imshow(~arrgrid) ; % °×é?ê??×??￡?oúé?ê?1ìì?

% colormap(gray());imagesc(arrgrid);

% for j=1:max_j

% scatter(arrgrid(:,j),'filled');

% end

% hold on

% for i=1:max_i

% scatter(arrgrid(i,:),'filled')

% end

%

% % ????1ìì???àa?? c?a??àaêy?Y

% figure(2)

% [c,h]=contour(x,y,arrgrid,[1 1]);

几种常见窗函数及其MATLAB程序实现

几种常见窗函数及其MATLAB程序实现 2013-12-16 13:58 2296人阅读评论(0) 收藏举报 分类： Matlab（15） 数字信号处理中通常是取其有限的时间片段进行分析，而不是对无限长的信号进行测量和运算。具体做法是从信号中截取一个时间片段，然后对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。信号的截断产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，从原理上讲这两种误差都是不能消除的。在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应，可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称为窗。 泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，对于窗函数的选用总的原则是，要从保持最大信息和消除旁瓣的综合效果出发来考虑问题，尽可能使窗函数频谱中的主瓣宽度应尽量窄，以获得较陡的过渡带；旁瓣衰减应尽量大，以提高阻带的衰减，但通常都不能同时满足这两个要求。 频谱中的如果两侧瓣的高度趋于零，而使能量相对集中在主瓣，就可以较为接近于真实的频谱。不同的窗函数对信号频谱的影响是不一样的，这主要是因为不同的窗函数，产生泄漏的大小不一样，频率分辨能力也不一样。信号的加窗处理，重要的问题是在于根据信号的性质和研究目的来选用窗函数。图1是几种常用的窗函数的时域和频域波形，其中矩形窗主瓣窄，旁瓣大，频率识别精度最高，幅值识别精度最低，如果仅要求精确读出主瓣频率，而不考虑幅值精度，则可选用矩形窗，例如测量物体的自振频率等；布莱克曼窗主瓣宽，旁瓣小，频率识别精度最低，但幅值识别精度最高；如果分析窄带信号，且有较强的干扰噪声，则应选用旁瓣幅度小的窗函数，如汉宁窗、三角窗等；对于随时间按指数衰减的函数，可采用指数窗来提高信噪比。表1 是几种常用的窗函数的比较。 如果被测信号是随机或者未知的，或者是一般使用者对窗函数不大了解，要求也不是特别高时，可以选择汉宁窗，因为它的泄漏、波动都较小，并且选择性也较高。但在用于校准时选用平顶窗较好，因为它的通带波动非常小，幅度误差也较小。

matlab 产生随机数命令大全

matlab产生随机数 Matlab(https://www.wendangku.net/doc/418936833.html,) 随机数生成方法： 第一种方法是用 random 语句，其一般形式为 y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)， 表示生成 m 行 n 列的 m × n 个参数为 ( A1 , A2 , A3 ) 的该分布的随机数。例如: (1) R = random('Normal',0,1,2,4): 生成期望为 0,标准差为 1 的(2 行 4 列)2× 4 个正态随机数 (2) R = random('Poisson',1:6,1,6): 依次生成参数为 1 到 6 的(1 行 6 列)6 个 Poisson 随机数 第二种方法是针对特殊的分布的语句： 一．几何分布随机数（下面的 P，m 都可以是矩阵） R = geornd(P) （生成参数为 P 的几何随机数） R = geornd(P,m) （生成参数为 P 的× m 个几何随机数） １ R = geornd(P,m,n) （生成参数为 P 的 m 行 n 列的 m × n 个几何随机数） 例如 (1) R = geornd(1./ 2.^(1:6)) ( 生成参数依次为 1/2,1/2^2,到 1/2^6 的 6 个几何随机数) (2) R = geornd(0.01,[1 5]) (生成参数为 0.01 的（１行５列）5 个几何随机数). 二．Beta 分布随机数 R = betarnd(A,B) （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数） R = betarnd(A,B,m) （生成× m 个数为 A,B 的 Beta 随机数） １ R = betarnd(A,B,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）. 三．正态随机数 R = normrnd(MU，SIGMA) （生成均值为 MU，标准差为 SIGMA 的正态随机数）R = normrnd(MU，SIGMA,m) （生成 1× m 个正态随机数） R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）例如 (1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 生成 5 个正态(0,1) 随机数 (2) R = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3) 生成期望依次为[1,2,3;4,5,6], 方

matlab编程实现求解最优解

《现代设计方法》课程 关于黄金分割法和二次插值法的Matlab语言实现在《现代设计方法》的第二章优化设计方法中有关一维搜索的最优化方法的 一节里，我们学习了黄金非分割法和二次插值法。它们都是建立在搜索区间的优先确定基础上实现的。 为了便于方便执行和比较，我将两种方法都写进了一个程序之内，以选择的方式实现执行其中一个。下面以《现代设计方法》课后习题为例。见课本70页，第2—7题。原题如下： 求函数f(x)=3*x^2+6*x+4的最优点，已知单谷区间为[-3,4],一维搜索精度为0.4。 1、先建立函数f(x),f(x)=3*x^2+6*x+4。函数文件保存为：lee.m 源代码为：function y=lee(x) y=3*x^2+6*x+4; 2、程序主代码如下，该函数文件保存为：ll.m clear; a=input('请输入初始点'); b=input('请输入初始步长'); Y1=lee(a);Y2=lee(a+b); if Y1>Y2 %Y1>Y2的情况 k=2; Y3=lee(a+2*b); while Y2>=Y3 %直到满足“大，小，大”为止 k=k+1; Y3=lee(a+k*b); end A=a+b;B=a+k*b; elseif Y1=Y3 %直到满足“大，小，大”为止 k=k+1; Y3=lee(a-k*b); end A=a-k*b;B=a; else A=a;B=a+b; %Y1=Y2的情况 end disp(['初始搜索区间为',num2str([A,B])])%输出符合的区间 xuanze=input('二次插值法输入0，黄金分割法输入1');%选择搜索方式 T=input('选定一维搜索精度'); if xuanze==1 while B-A>T %一维搜索法使精度符合要求 C=A+0.382*(B-A);D=A+0.618*(B-A); %黄金分割法选点

概率特性仿真实验与程序-Matlab仿真-随机数生成-负指数分布-k阶爱尔兰分布-超指数分布

概率特性仿真实验与程序-Matlab 仿真-随机数生成-负指数分布-k 阶 爱尔兰分布-超指数分布 使用Java 中的SecureRandom .nextDouble()生成一个0~1之间的随机浮点数，然后使用反函数法生成一个符合指数分布的随机变量（反函数求得为λ) 1ln(R x --=）。指数分布的 参数λ为getExpRandomValue 函数中的参数lambda 。生成一个指数分布的随机变量的代码如下，后面都将基于该函数生成一组负指数分布、K 阶爱尔兰分布、2阶超指数分布随机变量，然后将生成的随机数通过matlab 程序进行仿真，对随机数的分布特性进行验证。 生成一组参数为lambda （λ）的负指数分布的随机变量 通过下面的函数生成一组λ参数为lambda 的随机变量，其中size 表示随机变量的个数。通过该函数生成之后，可以将这些随机值保存在文件中，以备分析和验证，比如保存在exp.txt 文件中，供下面介绍的matlab 程序分析。 通过genExp (1000000, 0.2)生成1000000个参数为0.2的随机变量，然后保存到exp.txt 中，然后使用下面的matlab 程序对这些随机数的性质进行验证，如果这些随机数符合λ=0.2的负指数分布，则其均值应为1/λ，即1/0.2=5，其方差应为1/λ2=1/(0.2*0.2)=25。然后对这些随机数的概率分布进行统计分析，以长度为1的区间为统计单位，统计各区间内随机数出现的频数，求出在各区间的概率，绘制图形，与参数为λ的真实负指数分布曲线进行对比。下图为matlab 代码

如下图所示，均值为4.996423，约等于5，方差为24.96761，约等于25，与实际情况相符。此外，通过matlab统计的概率密度函数曲线与真实曲线基本重合（其中在0-1之间没有重合的原因是，实际情况是在0-1之间有无数个点，而matlab统计时以1为一个区间进行统计，只生成了一个统计项，而这无数个点的概率全部加到1点处，因此两条线没有重合，而且1点处的值远大于实际值，如果统计单位划分越细，0-1之间的拟合度更高），表明生成的随机数符合负指数分布。

MatLAB 随机数

常见分布函数表

Matlab中产生正态分布随机数的函数normrnd 功能：生成服从正态分布的随机数 语法： R＝normrnd(MU,SIGMA) R＝normrnd(MU,SIGMA,m) R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n) 说明： R＝normrnd(MU,SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，DELTA参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同，输出R也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的矩阵。 R＝norrmrnd(MU,SIGMA,m)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，DELTA参数代表标准差)的随机数矩阵，矩阵的形式由m定义。m是一个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R中行与列的维数。 R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)：生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。

>> help normrnd NORMRND Random arrays from the normal distribution. R = NORMRND(MU,SIGMA) returns an array of random numbers chosen from a normal distribution with mean MU and standard deviation SIGMA. The size of R is the common size of MU and SIGMA if both are arrays. If either parameter is a scalar, the size of R is the size of the other parameter. R = NORMRND(MU,SIGMA,M,N,...) or R = NORMRND(MU,SIGMA,[M,N,...]) returns an M-by-N-by-... array. 例：生成正态分布随机数。 >> a=normrnd(0,1) a = -1.4814

CA码生成原理及matlab程序实现

作业：用Matlab写C/A码生成器程序，并画生成码的方波图。 C/A码生成原理 C/A 码是用m 序列优选对组合形成的Gold 码。Gold码是由两个长度相同而互相关极大值为最小的m 序列逐位模2 相加所得到的码序列。它是由两个10 级反馈移位寄存器组合产生的，其产生原理如图1 所示。 图1 C/A码生成原理 发生器的抽头号为3和10，发生器的抽头号为2、3、6、8、9、10；发生器的第10位输出的数字即为码，而码是由的两个抽头的输出结果进行模2相加得到。 卫星的PRN码与延时的量是相关联的,对C/A码来说,每颗卫星都有特别的延时,如第1颗GPS卫星的G2 抽为2、6,第2颗为3、7,第3 颗为4、8,第4 颗为5、9 等，如图2所示。通过G2 相位选择可以产生结构不同的伪随机码,从而可以实现不同卫星之间的码分多址技术与卫星识别。

图2 prn序号与G2抽头、时延对应关系 基于MATLAB的GPS信号实现 编写成“codegen”程序，输入[ca_used]=codegen(svnum)，其中svnum为卫星号，ca_used 为得到的C/A码序列。程序具体实现流程如下： 在程序中定义一个数组，使得卫星号与G2的码片延时一一对应。 gs2=[5;6;7;8;17;18;139;140;141;251;252;254;255;256;257;258;469;470;471;472;473;474;509;512 ;513;514;515;516;859;860;861;862]; 定义两个1×1 023 的数组g1、g2 用来存放生成的Gold 码。定义一个全1 的10 位数组，作为移位寄存器，相当于G1、G2 生成模块的初值均置为全“1”。按原理式

Matlab 各种随机数设置

Matlab 各种随机数设置 randn（伪随机正态分布数） Normally distributed pseudorandom numbers Syntax r = randn(n) randn(m,n) randn([m,n]) randn(m,n,p,...) randn([m,n,p,...]) randn(size(A)) r = randn(..., 'double') r = randn(..., 'single') Description r = randn(n) returns an n-by-n matrix containing pseudorandom values drawn from the standard normal distribution. randn(m,n) or randn([m,n]) returns an m-by-n matrix. randn(m,n,p,...) or randn([m,n,p,...]) returns an m-by-n-by-p-by-... array. randn returns a scalar. randn(size(A)) returns an array the same size as A. r = randn(..., 'double') or r = randn(..., 'single') returns an array of normal values of the specified class. Note The size inputs m, n, p, ... should be nonnegative integers. Negative integers are treated as 0. The sequence of numbers produced by randn is determined by the internal state of the uniform pseudorandom number generator that underlies rand, randi, and randn. randn uses one or more uniform values from that default stream to generate each normal value. Control the default stream using its properties and methods. Note In versions of MATLAB prior to 7.7 (R2008b), you controlled the internal state of the random number stream used by randn by calling randn directly with the 'seed' or 'state' keywords. Examples Generate values from a normal distribution with mean 1 and standard deviation 2. r = 1 + 2.*randn(100,1); Generate values from a bivariate normal distribution with specified mean vector and covariance matrix. mu = [1 2]; Sigma = [1 .5; .5 2]; R = chol(Sigma); z = repmat(mu,100,1) + randn(100,2)*R; Replace the default stream at MATLAB startup, using a stream whose seed is based on clock, so that randn will return different values in different MATLAB sessions. It is usually not desirable to do this more than once per MATLAB session. RandStream.setDefaultStream ...

MATLAB产生各种分布的随机数

M A T L A B产生各种分布 的随机数 The final revision was on November 23, 2020

MATLAB产生各种分布的随机数 1，均匀分布U（a,b）： 产生m*n阶［a，b］均匀分布U（a，b）的随机数矩阵：unifrnd (a,b,m, n) 产生一个［a，b］均匀分布的随机数：unifrnd (a,b) 2，0-1分布U（0,1） 产生m*n阶［０，1］均匀分布的随机数矩阵：rand (m, n) 产生一个［０，１］均匀分布的随机数：rand 4，二类分布binornd(N,P,mm,nn)如binornd(10,,mm,nn) 即产生mm*nn均值为N*P的矩阵 binornd(N,p)则产生一个。而binornd(10,,mm)则产生mm*mm的方阵，军阵为N*p。 5，产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵： unidrnd(N,mm,nn)产生一个数值在1-N区间的mm*nn矩阵 6，产生mm nn阶期望值为的指数分布的随机数矩阵： exprnd( ,mm, nn) 此外，常用逆累积分布函数表 函数名调用格式函数注释 norminv X=norminv(P,mu,sigma) 正态逆累积分布函数 expinv X=expinv(P,mu) 指数逆累积分布函数 weibinv X=weibinv(P,A,B) 威布尔逆累积分布函数 logninv X=logninv(P,mu,sigma) 对数正态逆累积分布函数

Chi2inv X=chi2inv(P,A,B) 卡方逆累积分布函数 Betainv X=betainv(P,A,B) β分布逆累积分布函数 随机数的产生 4.1.1 二项分布的随机数据的产生 命令参数为N，P的二项随机数据 函数 binornd 格式 R = binornd(N,P) %N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。 R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。 R = binornd(N,P,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数 例4-1 >> R=binornd(10, R = 3 >> R=binornd(10,,1,6) R = 8 1 3 7 6 4 >> R=binornd(10,,[1,10]) R = 6 8 4 6 7 5 3 5 6 2 >> R=binornd(10,,[2,3]) R = 7 5 8 6 5 6 >>n = 10:10:60; >>r1 = binornd(n,1./n) r1 = 2 1 0 1 1 2 >>r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) r2 = 0 1 2 1 3 1 4.1.2 正态分布的随机数据的产生

基于matlab程序实现人脸识别

基于m a t l a b程序实现 人脸识别 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-

基于m a t l a b程序实现人脸识别 1.人脸识别流程 基于YCbCr颜色空间的肤色模型进行肤色分割。在YCbCr色彩空间内对肤色进行了建模发现，肤色聚类区域在Cb—Cr子平面上的投影将缩减，与中心区域显着不同。采用这种方法的图像分割已经能够较为精确的将人脸和非人脸分割开来。 人脸识别流程图 2.人脸识别程序 （1）人脸和非人脸区域分割程序 function result = skin(Y,Cb,Cr) %SKIN Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here a=; b=; ecx=; ecy=; sita=; cx=; cy=; xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)]; %如果亮度大于230，则将长短轴同时扩大为原来的倍 if(Y>230) a=*a; b=*b; end %根据公式进行计算 Cb=double(Cb); Cr=double(Cr);

t=[(Cb-cx);(Cr-cy)]; temp=xishu*t; value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2; %大于1则不是肤色，返回0；否则为肤色，返回1 if value>1 result=0; else result=1; end end （2）人脸的确认程序 function eye = findeye(bImage,x,y,w,h) %FINDEYE Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here part=zeros(h,w); %二值化 for i=y:(y+h) for j=x:(x+w) if bImage(i,j)==0 part(i-y+1,j-x+1)=255; else part(i-y+1,j-x+1)=0; end end end [L,num]=bwlabel(part,8); %如果区域中有两个以上的矩形则认为有眼睛 if num<2 eye=0;

遗传算法的原理及MATLAB程序实现

遗传算法的原理及MATLAB程序实现 1 遗传算法的原理 1.1 遗传算法的基本思想 遗传算法(genetic algorithms，GA)是一种基于自然选择和基因遗传学原理，借鉴了生物进化优胜劣汰的自然选择机理和生物界繁衍进化的基因重组、突变的遗传机制的全局自适应概率搜索算法。 遗传算法是从一组随机产生的初始解(种群)开始，这个种群由经过基因编码的一定数量的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，其内部表现(即基因型)是某种基因组合，它决定了个体的外部表现。因此，从一开始就需要实现从表现型到基因型的映射，即编码工作。初始种群产生后，按照优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样，后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 计算开始时，将实际问题的变量进行编码形成染色体，随机产生一定数目的个体，即种群，并计算每个个体的适应度值，然后通过终止条件判断该初始解是否是最优解，若是则停止计算输出结果，若不是则通过遗传算子操作产生新的一代种群，回到计算群体中每个个体的适应度值的部分，然后转到终止条件判断。这一过程循环执行，直到满足优化准则，最终产生问题的最优解。图1-1给出了遗传算法的基本过程。 1.2 遗传算法的特点 1.2.1 遗传算法的优点

遗传算法具有十分强的鲁棒性，比起传统优化方法，遗传算法有如下优点: 1. 遗传算法以控制变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接利用控制变量的实际值的本身来进行优化运算，但遗传算法不是直接以控制变量的值，而是以控制变量的特定形式的编码为运算对象。这种对控制变量的编码处理方式，可以模仿自然界中生物的遗传和进化等机理，也使得我们可以方便地处理各种变量和应用遗传操作算子。 2. 遗传算法具有内在的本质并行性。它的并行性表现在两个方面，一是遗传 开始 初始化，输入原始参 数及给定参数，gen=1 染色体编码，产生初始群体 计算种群中每个个体的适应值 终止条件的判断, N gen=gen+1 选择 交叉 Y 变异 新种群 输出结果 结束 图1-1 简单遗传算法的基本过程

matlab中产生随机数的程序

1.由U（0,1）分布的随机数产生U（a,b）的随机数 r=rand(1,20); s=a+(b-a)*r; 例： r=rand(1,20); s=2+(10-2)*r s = Columns 1 through 11 7.0589 2.7803 4.2280 6.3751 9.6601 9.7191 3.2609 9.7647 9.6573 5.8830 8.4022 Columns 12 through 20 3.1351 5.3741 9.3259 8.3377 9.6759 7.2459 2.2857 8.7930 9.4719 2.指数分布的抽样 （6.9）n=10的时候 u=rand(1,19); r=1; for i=1:19 r=r*u(i); end s=log(r); m=1; for j=11:19 if(u(j-1)>u(j)) y(m)=u(j) else y(m)=u(j) end m=m+1; end for k=2:9 x(k)=(y(k-1)-y(k))*s end x y = 0.4168

0.4168 0.6569 y = 0.4168 0.6569 0.6280 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 0.9841 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 0.9841 0.1672

基于Matlab的动态规划程序实现

动态规划方法的Matlab 实现与应用 动态规划(Dynamic Programming)是求解决策过程最优化的有效数学方法，它是根据“最优决策的任何截断仍是最优的”这最优性原理，通过将多阶段决策过程转化为一系列单段决策问题，然后从最后一段状态开始逆向递推到初始状态为止的一套最优化求解方法。 1．动态规划基本组成 (1) 阶段 整个问题的解决可分为若干个阶段依次进行，描述阶段的变量称为阶段变量，记为k (2) 状态 状态表示每个阶段开始所处的自然状况或客观条件，它描述了研究问题过程的状况。各阶段状态通常用状态变量描述，用k x 表示第k 阶段状态变量，n 个阶段决策过程有n+ 1个状态。 (3) 决策 从一确定的状态作出各种选择从而演变到下一阶段某一状态，这种选择手段称为决策。描述决策的变量称为决策变量，决策变量限制的取值范围称为允许决策集合。用()k k u x 表示第k 阶段处于状态k x 时的决策变量，它是k x 的函数。用()k k D x Dk(xk)表示k x 的允许决策的集合。 (4) 策略 每个阶段的决策按顺序组成的集合称为策略。由第k 阶段的状态k x 开始到终止状态的后部子过程的策略记为{}11(),(),,()k k k k n n u x u x u x ++ 。可供选择的策略的范围称为允许策略集合，允许策略集合中达到最优效果的策略称为最优策略。从初始状态* 11()x x =出发，过程按照最优策略和状态转移方程演变所经历的状态序列{ } **** 121,,,,n n x x x x + 称为最优轨线。 (5) 状态转移方程 如果第k 个阶段状态变量为k x ，作出的决策为k u ，那么第k+ 1阶段的状态变量1k x +也被完全确定。用状态转移方程表示这种演变规律，记为1(,)k k k x T x u +=。 (6) 指标函数 指标函数是系统执行某一策略所产生结果的数量表示，是衡量策略优劣的数量指标，它定义在全过程和所有后部子过程上，用()k k f x 表示。过程在某阶段j 的阶段指标函数是衡量该阶段决策优劣数量指标，取决于状态j x 和决策j u ，用(,)j j j v x u 表示。 2．动态规划基本方程 (){} 11()min ,,(),()k k k k k k k k k k f x g v x u f x u D x ++=∈???? Matlab 实现 (dynprog.m 文件) function [p_opt,fval]=dynprog (x,DecisFun,SubObjFun,TransFun,ObjFun) % x 是状态变量，一列代表一个阶段的所有状态； % M-函数DecisFun(k,x) 由阶段k 的状态变量x 求出相应的允许决策变量; % M-函数SubObjFun(k,x,u) 是阶段指标函数, % M-函数ObjFun(v,f) 是第k 阶段至最后阶段的总指标函数 % M-函数TransFun(k,x,u) 是状态转移函数, 其中x 是阶段k 的某状态变量, u 是相应的决策变量; %输出 p_opt 由4列构成，p_opt=[序号组;最优策略组;最优轨线组;指标函数值组]； %输出 fval 是一个列向量，各元素分别表示p_opt 各最优策略组对应始端状态x 的最优函数值。

MATLAB随机数生成

2009年03月20日星期五 03:25 P.M. rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵 rand(m,n):生成0到1之间的m×n 的随机数矩阵 (现成的函数) 另外: Matlab随机数生成函数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nctrnd 非中心t分布的随机数生成器 ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器 normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器 poissrnd 泊松分布的随机数生成器 raylrnd 瑞利分布的随机数生成器 trnd 学生氏t分布的随机数生成器 unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器 unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器 weibrnd 威布尔分布的随机数生成器 (From:https://www.wendangku.net/doc/418936833.html,/question/30033707.html) matlab生成随机数据 matlab本身提供很多的函数来生成各种各样的随机数据： normrnd 可以生成一定均值和标准差的正态分布 gamrnd 可以生成gamma分布的伪随机数矩阵 chi2rnd 可以生成卡方分布的伪随机数矩阵 trnd 可以生成t分布的伪随机数矩阵 frnd 可以生成f分布的伪随机数矩阵 raylrnd 可以生成rayleigh分布的伪随机数矩阵

如何编写MATLAB程序才能实现对

关闭文件用fclose函数，调用格式为：sta＝fclose(fid)说明：该函数关闭fid所表示的文件。其调用格式为：[A，COUNT]=fscanf(fid，format，size)说明：其中A用来存放读取的数据，COUNT返回所读取的数据元素个数，fid为文件句柄，format用来控制读取的数据格式，由%加上格式符组成，常见的格式符有：d（整型）、f（浮点型）、s（字符串型）、c（字符型）等，在%与格式符之间还可以插入附加格式说明符，如数据宽度说明等。 matlab fprintf.数据的格式化输出：fprintf(fid, format, variables)fprintf（fid，format，A）说明：fid为文件句柄，指定要写入数据的文件，format是用来控制所写数据格式的格式符，与fscanf函数相同，A是用来存放数据的矩阵。>> fid=fopen(""d:\char1.txt"",""w"");>> fid1=fopen(""d:\char1.txt"",""rt"");matlab读txt文件fid=fopen(""fx.txt"",""r"");%得到文件号[f,count]=fscanf(fid,""%f %f"",[12,90]);%把文件号1的数据读到f中。 matlab函数fgetl和fgets：按行读取格式文本函数Matlab提供了两个函数fgetl和fgets来从格式文本文件读取行，并存储到字符串向量中。这两个函数集几乎相同；不同之处是，fgets拷贝新行字符到字符向量，而fgetl则不。下面的M-file函数说明了fgetl的一个可能用法。此函数使用fgetl一次读取一整行。while f eof(fid) == 0 tline = fgetl(fid); %用Fourier变换求取信号的功率谱---周期图法 clf; Fs=1000; N=256;Nfft=256;%数据的长度和FFT所用的数据长度 n=0:N-1;t=n/Fs;%采用的时间序列 xn=sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*120*t)+randn(1,N); Pxx=10*log10(abs(fft(xn,Nfft).^2)/N);%Fourier振幅谱平方的平均值，并转化为dB f=(0:length(Pxx)-1)*Fs/length(Pxx);%给出频率序列 subplot(2,1,1),plot(f,Pxx);%绘制功率谱曲线 xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱/dB'); title('周期图N=256');grid on; Fs=1000; N=1024;Nfft=1024;%数据的长度和FFT所用的数据长度 n=0:N-1;t=n/Fs;%采用的时间序列 xn=sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*120*t)+randn(1,N); Pxx=10*log10(abs(fft(xn,Nfft).^2)/N);%Fourier振幅谱平方的平均值，并转化为dB f=(0:length(Pxx)-1)*Fs/length(Pxx);%给出频率序列 subplot(2,1,2),plot(f,Pxx);%绘制功率谱曲线 xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱/dB'); title('周期图N=256');grid on; %用Fourier变换求取信号的功率谱---分段周期图法 %思想：把信号分为重叠或不重叠的小段，对每小段信号序列进行功率谱估计，然后取平均值作为整个序列的功率谱 clf;

matlab产生随机数的方法

matlab 产生随机数的方法 第一种方法是用 random 语句，其一般形式为 y = random （' 分布的英文名 ',A1,A2,A3,m,n ） ， 表示生成m 行n 列的m x n 个参数为（A1 , A2 , A3 ） 的该分 布的随机数。 例如: （1） R = random （'Normal',0,1,2,4）: 生成期 望为 0, 标准差为 1 的（2 行 4 列）2 x 4个正态随机数 （2） R = random （'Poisson',1:6,1,6）: 依次 生成参数为 1 到 6 的（1 行 6 列 ）6 个 Poisson 随机数 第二种方法是针对特殊的分布的语句： 一． 几何分布随机数 R = geornd(P) R = geornd(P,m) （下面的 P , m 都可以是矩阵） （生成参数为 P 的几何随机数） （生成参数为 P 的 x m 个几何随机数） 1 R = geornd （P,m,n ） （生成参数为 P 的 m 行 n 列的 m x n 个几何随 机数） 例如 ⑴ R = geornd （1./ 2八（1:6））（生成参数依次为 1/2,1/2A 2,至U 1/2A 6 的 6 个几 何随机数 ） ⑵ R = geornd （0.01,[1 5]）（ 生成参数为0.01的（1行5列）5个几何随 机数）. 二． Beta 分布随机数 R = betarnd(A,B) R = betarnd(A,B,m) 生成 m 行 n 列的 m x n 个数为 A,B 的 Beta 随 三．正态随机数 R = normrnd （MU, SIGMA ） （生成均值为 MU,标准差为SIGMA 的正态随机数） R = normrnd （MU ， SIGMA,m ） （生成 1x m 个正态随机数） R = normrnd(MU , SIGMA,m,n) (生成 m 行 n 列的 m x n 个正态随机数) 例如 (1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 生成 5 个正态 (0,1) 随机数 (2) R = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3) 生成期望依次为 [1,2,3;4,5,6], 方 差为 0.1 的 2x 3 个正态随机数． 生成参数为 A,B 的 Beta （生成 x m 个数为 A,B 随机数） 的 Beta 随机数） R = betarnd(A,B,m,n) 机数) .

matlab随机数生成方法

Matlab 随机数生成方法（转自雅虎空间） 第一种方法是用random 语句，其一般形式为 y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)， 表示生成m 行n 列的m × n 个参数为( A1 , A2 , A3 ) 的该分布的随机数。例如: (1) R = random('Normal',0,1,2,4): 生成期望为0,标准差为1 的(2 行4 列)2× 4 个正态随机数 (2) R = random('Poisson',1:6,1,6):依次生成参数为1 到6 的(1 行6 列)6 个Poisson 随机数 第二种方法是针对特殊的分布的语句： 一．几何分布随机数（下面的P，m 都可以是矩阵） R = geornd(P) （生成参数为P 的几何随机数） R = geornd(P,m)（生成参数为P 的× m 个几何随机数） １ R = geornd(P,m,n)（生成参数为P 的m 行n 列的m × n 个几何随机数） 例如 (1)R = geornd(1./ 2.^(1:6)) ( 生成参数依次为1/2,1/2^2,到1/2^6 的6 个几何随机数) (2)R = geornd,[1 5]) (生成参数为的（１行５列）5 个几何随机数). 二．Beta 分布随机数 R = betarnd(A,B)（生成参数为A,B 的Beta 随机数） R = betarnd(A,B,m)（生成× m 个数为A,B 的Beta 随机数） １ R = betarnd(A,B,m,n)（生成m 行n 列的m × n 个数为A,B 的Beta 随机数）. 三．正态随机数 R = normrnd(MU，SIGMA)（生成均值为MU，标准差为SIGMA 的正态随机数） R = normrnd(MU，SIGMA,m)（生成1× m 个正态随机数） R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成m 行n 列的m × n 个正态随机数） 例如 (1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 生成5 个正态(0,1) 随机数 (2) R = normrnd([1 2 3;4 5 6],,2,3)生成期望依次为[1,2,3;4,5,6], 方差为的2× 3 个正态随机数． 四．二项随机数：类似地有 R = binornd(N,P)R = binornd(N,P,m) R = binornd(N,p,m,n) 例如 n = 10:10:60; r1 = binornd(n,1./n)或r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) （都生成参数分别为1 1 ), L, ( 60, ) 的６个二项随机数． (10, 10 60 五．自由度为V 的χ 2 随机数：

MATLAB程序设计

实验四 第3章 MATLAB 程序设计 Matlab 作为一种广泛应用于科学计算的工具软件，不仅具有强大的数值计算能力和丰富的绘图功能；可以人机交互式的命令行的方式工作；作为一种高级语言，同时也可以与 C 、FORTRAN 等高级语言一样进行程序设计. 利用 Matlab 的程序控制功能，将相关 Matlab 命令编成程序存储在一个文件中（M 文件），然后在命令窗口中运行该文件，Matlab 就会自动依次执行文件中的命令，直到全部命令执行完毕. ■ 例1 用 mesh 绘制半径为 3 的球 命令行方式： 编程方式： 新建一个M 文件 qiu.m 如下： 保存后，在命令窗口输入 qiu ，即可执行该 M 文件. >> u=[0:pi/60:2*pi]; >> v=[0:pi/60:pi]; >> [U,V]=meshgrid(u,v); >> R=3; >> X=R*sin(V).*cos(U); >> Y=R*sin(V).*sin(U); >> Z=R*cos(V); >> mesh(X,Y,Z); >> axis equal; u=[0:pi/60:2*pi]; v=[0:pi/60:pi]; [U,V]=meshgrid(u,v); R=3; X=R*sin(V).*cos(U); Y=R*sin(V).*sin(U); Z=R*cos(V); mesh(X,Y,Z); axis equal;

第一节M 文件 一、M文件介绍 ●用Matlab 语言编写的程序称为M 文件 ●M 文件以.m 为扩展名 ●M 文件是由若干Matlab 命令组合在一起构成的，它可以完 成某些操作，也可以实现某种算法 ●文件的命名规则与变量相同！文件名应尽量与程序要表达的意 义相符合，以方便今后调用.（如例1） 二、M文件的建立、打开与保存 M文件是文本文件，可以用任何文本编辑器来建立和编辑，通常使用Matlab自带的M文件编辑器. ①新建一个M文件 ●菜单操作( Fil e→New→M-File ) ●命令操作( edit M 文件名) ●命令按钮( 快捷键) ②打开已有的M 文件 ●菜单操作( File →Open ) ●命令操作( edit M 文件名) ●命令按钮( 快捷键) ●双击M文件(在当前目录窗口) ③保存M 文件 ●菜单操作( File →Save )