基于MATLAB的语音信号录制采集和分析的课程设计

利用复高斯随机矩阵来模拟随机散射介质模型

马尔科夫随机场一般是离散的。当然也有连续的马尔可夫随机场，如果假设这个马尔可夫随机场定义在一个域U上面而且任意x∈U，Y(x)都是服从高斯分布的，而且两点间的covariance function K(x,y)=G(x,y)，where G是对应U的格林函数，那么这个随机场既是马尔可夫随机场，也是高斯随机场。

randgen(mu,mu1,mu2,cov1,cov2,cov3) = 在 d 维中随机生成高斯样本，其中 d = 2 mu, mu1, mu2 = (x,y) 坐标（意味着）高斯样本的中心。 cov1、cov2、cov3 是协方差矩阵，会随着分布形状的变化而变化，例如：cov = sigma^2*Identity Matrix，其中 sigma^2 = 标量。 N = 使用并作为用户输入提供的高斯样本数。 还生成了 N/2 的测试集和 N/2 高斯样本的训练集。 输出被定向到命令窗口并生成分布图。 示例 1： randgen([4 5],[9 0;0 9],[10 15],[6 0;0 6],[15 10],[4 0;0 4]) 或 示例2：randgen([4 5],[9, 0; 0 9],[10 15],[5, 1.5; 1, 5.5],[15 10],[6, -1; -1,

高斯随机序列 源代码 用C来编写的产生高斯随机序列的函数

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab 产生高斯随机粗糙面的函数 输入变量为点数 长度 相关长度 均方根高度 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

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matlab移动平均数代码Random_Field_Generation Matlab代码使用转向带法，矩阵分解，KL展开和移动平均法生成平稳的高斯随机场。

在“ m”乘“ n”网格上模拟静态高斯场输入： - 'm' 和 'n' 用于评估 m*n 网格上的字段； 注意协方差矩阵的大小是 m^2*n^2； -标量函数rho（h），其中“ h”是二维向量输入和 cov(X_t,Y_s)=rho(ts) 是 cov。 的函数二维平稳高斯场； 请参阅下面的参考； 输出： - 两个统计独立的字段“field1”和“field2” 在m * n网格上； - 向量 'tx' 和 'ty' 以便通过绘制场图像c（tx，ty，field1） 例子： rho=@(h)((1-h(1)^2/50^2-h(1)*h(2)/(15*50)-h(2)^2/15^2).. . *exp(-(h(1)^2/50^2+h(2)^2/15^2))); % 定义协方差函数Fixed_Gaussian_process(512,384,rho); % 不需要输出时的绘图参考： Kroe

高斯函数 高斯随机过程 正态分布 特征函数