Normal (aka Gaussian) distribution

前几天出了个测试版，然后自己发现公式错了，把方差误认为是标准差了。其实实现很简单，不过发布资源后被某个朋友批判了下，现在发出源码，大家有兴趣就看看，没兴趣就无视。

最近上通信建模这门课时范平志老师布置的这个作业，我做好后传上来方便后人参考，包括了三个C语言程序，分别产生服从正态分布、瑞利分布、泊松分布的随机数。程序是是用的C语言编写，备有大量注释，浅显易懂，且全部调试通过。如果要画直方图，可用matlab或excel等软件导入.txt文件进行绘图。

该代码可以实现输入标准正态分布的概率从而计算该概率所对应的分位数的功能，函数是的返回值即为所求的分位数，代码是用C#编写的

多元正态分布一些性质的证明，比较详细。有兴趣的可以下去看看 多元正态分布一些性质的证明，比较详细。有兴趣的可以下去看看 多元正态分布一些性质的证明，比较详细。有兴趣的可以下去看看

该程序对SAR图像的背景杂波建立了多种统计模型，如对数正态分布、韦布尔分布、瑞利分布、gamma分布等，分别计算其拟合参数。并通过k-s准则，绝对值准则，峰度等选择最佳的分布模型和参数估计，并把各种分布图进行对照显示

用matlab画二维正态函数图像 画坐标网格 [x,y]=meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5) 正态分布密度函数 f=1/(2*pi*sigma1*sigma2*sqrt(1-p*p))*exp(-1/(2*(1-p*p))*(((x-u1).^2)./(sigma1*sigma1)-2*p*((x-u1)*(y-u2))./(sigma1*sigma2)+((y-u2).^2)./(sigma2*sigma2))) 画图 mesh(x,y,f)

用二项式分布的原理（高尔顿板）来模拟正态分布

网易公开课， 可汗学院 统计学第28课 正态分布excel的练习。

针对不同的衰落（对数正态分布、瑞利衰落、Nakagami 衰落），发射端采用不同的功率分配方案，绘制出相应的平坦衰落信道容量随平均接受信噪比变化的曲线，并进行对比分析。具体曲线参照Andrea Goldsmith 的《WIRELESS COMMUNICATIONS》教材中Figure 4.6、Figure 4.7、Figure 4.8。由于水平有限，仅供初学者入门学习，部分程序在运行时会报错和警告，可能是由于matlab程序中使用的integral等求解积分方程的函数，建议在matlab2012a以上的版本运行，本代码是在matlab2017b的版本上运行。如过聪明的你能发现错误并代码优化，期待大神不吝赐教。