- •ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
- •Характеристика положения центра группирования случайных величин
- •Характеристики рассеяния случайной величины
- •Характеристики выборки наблюдений
- •Нормальное распределение (распределение Гаусса)
- •Примерами нормального закона распределения могут служить:
- •ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ВЫБОРКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ В ВИДЕ РЯДА РАСПРЕДЕЛЕНИЙ
- •ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК В СРЕДЕ MATLAB
- •Формирование выборки экспериментальных данных
- •Способы формирования файла выборки
- •Вариант 1. Формирование матрицы данных результатов измерений
- •Вариант 2. Моделирование результатов измерений
- •Построение графиков распределения
- •Команды расчета данных для построения гистограммы
- •Построение графика гистограммы
- •Построение гистограммы и подбор кривой нормального распределения
- •Вариант 1. Построение графиков распределения
- •Код программы в редакторе и результат ее выполнения:
- •Вариант 2. Построение графиков распределения
- •Код программы в редакторе и результат ее выполнения:
- •ВИЗУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
- •Моделирование в Matlab Simulink
- •Принципы работы в Simulink
- •Начало работы с Simulink
- •Создание модели Simulink
- •Формирование выборки для анализа
- •Расчет статистических характеристик
- •Построение гистограммы распределения
- •Блок-схема визуальной модели
- •Моделирование случайного процесса
- •Модельный эксперимент
- •Входные параметры модели могут:
- •Создание массивов со случайными элементами
- •Модификация источника данных в модели
- •Примерный вид блок-схемы модели
23
Создание массивов со случайными элементами
Функция RAND() генерирует массивы случайных чисел, значения элементов которых равномерно распределены в промежутке (0, 1):
rand(n) — возвращает матрицу размера n×n; rand(m, n) — возвращают матрицу размера m×n; rand(m, n, p, …) — возвращает многомерный массив.
Функция RANDN() генерирует массив со случайными элементами, распределенными по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием и среднеквадратическим отклонением, равным 1:
randn(n) — возвращает матрицу размера n×n; randn(m,n) — возвращают матрицу размера m×n; randn(m,n,p,...) — возвращает многомерный массив .
Функция NORMRND() генерирует массивы случайных чисел, значения элементов которых распределены по нормальному закону с указанными характеристиками:
NORMRND(MU,SIGMA,M,N) – формирует |
матрицу |
нормально |
|
распределенных |
случайных элементов |
с |
|
математическим |
ожиданием |
MU |
и |
стандартным отклонением SIGMA, размер матрицы M×N.
Модификация источника данных в модели
•В блок-схеме модели двойным щелчком на источнике постоянного сигнала обратиться к окну его параметров. Замените параметр «y» на функцию генерации случайного одномерного массива из 5000 значений с математическим ожиданием 1000 и стандартным отклонением 100:
n o r m r n d ( 1 0 0 0 , 1 0 0 , 5 0 0 0 , 1 )
•Двойным щелчком на блоке построения графика гистограммы откройте окно его параметров и измените количество столбцов гистограммы на 31:
24
•Запустить модель на выполнения кнопкой . Наблюдайте за расчетом и выводом графика. Проделайте несколько запусков, наблюдайте разные результаты.
•СОХРАНИТЕ МОДЕЛЬ.