matlab萊斯分佈隨機數如何產生

1樓：尒唫黙熱尕砬

rice/rician distribution

2樓：匿名使用者

clear,clc

a=1;

sigma=1;

fx=@(sigma,x,a)x./(sigma^2).*exp(-(a.^2+x.^2)./(2*sigma))*besseli(a.^2,2.027);

x=0:.01:10;

y=fx(sigma,x,a);

figure(1)

plot(x,y,'r-')

grid on

xlabel('r/σ'),ylabel('p(r)')hold on

matlab產生瑞利分佈的概率密度函式的命令為raylpdf（）,有沒有類似的命令產生萊斯分佈的概率密度函式呢？ 5

3樓：匿名使用者

^這是我找到的，你看看……

clear,clc

a=1;

sigma=1;

fx=@(sigma,x,a)x./(sigma^2).*exp(-(a.^2+x.^2)./(2*sigma))*besseli(a.^2,2.027);

x=0:.01:10;

y=fx(sigma,x,a);

figure(1)

plot(x,y,'r-')

grid on

xlabel('r/σ'),ylabel('p(r)')hold on

怎麼算出萊斯分佈的積分值？，

4樓：匿名使用者

rice分佈的隨機

變數h可以建模為

h = 直射分量 + rayleigh隨機變數首先確定k因子，即直射分量(常數)與rayleigh隨機變數的能量比k = 直射分量能量/rayleigh能量根據通道歸一化要求e = 1，h可以歸一化為如下所示：

h = sqrt(k/(k+1)) + sqrt(1/(k+1)) * rayleigh隨機變數。

根據上式產生通道增益即可。

在matlab中rayleigh通道的隨機數可以由random函式或者raylrnd產生，歸一化之後為

h=random('raylrnd',1,11)/sqrt(pi/2);

萊斯分佈什麼情況下等於高斯分佈

5樓：加

瑞利分佈主要用來描述零件，構件承受非穩定迴圈應力時應力幅的分佈規律。

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指數分佈：許多電子產品的壽命分佈一般服從指數分佈。有的系統的壽命分佈也可用指數分佈來近似。

它在可靠性研究中是最常用的一種分佈形式。指數分佈是伽瑪分佈和威布林分佈的特殊情況，產品的失效是偶然失效時，其壽命服從指數分佈。

指數分佈可以看作當威布林分佈中的形狀係數等於1的特殊分佈，指數分佈的失效率是與時間t無關的常數，所以分佈函式簡單。

在電子元器件的可靠性研究中，指數分佈應用廣泛，在日本的工業標準和美**用標準中，半導體器件的抽驗方案都是採用指數分佈。此外，指數分佈還用來描述大型複雜系統（如計算機）的故障間隔時間的失效分佈。但是，由於指數分佈具有缺乏「記憶」的特性．因而限制了它在機械可靠性研究中的應用，所謂缺乏「記憶」，是指某種產品或零件經過一段時間t0的工作後,仍然如同新的產品一樣,不影響以後的工作壽命值，或者說，經過一段時間t0的工作之後，該產品的壽命分佈與原來還未工作時的壽命分佈相同，顯然，指數分佈的這種特性，與機械零件的疲勞、磨損、腐蝕、蠕變等損傷過程的實際情況是完全矛盾的，它違背了產品損傷累積和老化這一過程。

所以，指數分佈不能作為機械零件功能引數的分佈形式。

指數分佈雖然不能作為機械零件功能引數的分佈規律，但是，它可以近似地作為高可靠性的複雜部件、機器或系統的失效分佈模型，特別是在部件或機器的整機試驗中得到廣泛的應用。

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高斯分佈即正態分佈：是在機械產品和結構工程中，研究應力分佈和強度分佈時，最常用的一種分佈形式。它對於因腐蝕、磨損、疲勞而引起的失效分佈特別有用。

在自然現象和社會現象中，大量隨機變數都服從或近似正態分佈，如材料效能、零件尺寸、化學成分、測量誤差、人體高度等。

正態分佈的實驗頻率曲線有以下特徵：曲線的縱座標值為非負值；觀測值在平均值附近出現的機會最多，所以曲線存在一個高峰；大小相等、符號相反的偏差發生的頻率大致相等，所以曲線有一中心對稱軸；曲線兩端向左、右延伸逐漸趨近於零，這表明特大正偏差和特大負偏差發生的概率極小，一般很少出現；在對稱軸兩邊曲線上，各有一個拐點，具有這五個特徵的曲線，並且要求該曲線下的總面積等於1，即符合理論頻率曲線的要求。

正態分佈是最基本的分佈，在機械可靠性設計中，主要用來描述零件及鋼材的靜強度失效分佈，給定壽命下的疲勞強度的分佈或近似分佈。如果影響零件某個功能引數的獨立因素很多，但又不存在起決定作用的因素時，一般都可採用正態分佈來描述。當影響的因素個數n5～6時，分佈就漸近於正態分佈。

當然，正態分佈的頻率曲線從負無限大到正無限大，但是強度不可能是負值的，從這一點來看，強度不可能真正的正態分佈，而可能是截尾正態分佈。當變異係數u≤0.30時，正態分佈負值區的概率是很小的，可以略而不計，由於正態分佈研究得很多，所以機械零件某些功能引數的分佈規律，常用正分佈。

萊斯分佈的介紹

6樓：萬受無疆

萊斯分佈（rice distribution或riciandistribution）是一種連續概率分佈，用於在概率論與數理統計領域中，以美國科學家斯蒂芬·萊斯1（stephen o. rice）的名字命名。

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