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  • MATLAB如何使用chi2pdf函数计算卡方分布的概率密度【语法说明】Y=chi2pdf(X,V):...【功能介绍】计算卡方分布概率密度函数。卡方分布只有一个参数V,且V为正整数。卡方分布中的随机变量X是V个服从正态分布的随机变...

    MATLAB如何使用chi2pdf函数计算卡方分布的概率密度

    【语法说明】

    Y=chi2pdf(X,V):函数计算X中的元素在参数V指定的卡方分布下的概率密度函数值。如果输入参数中有一个为标量,则将其扩展为与另一个输入参数同型的矩阵或数组。参数V必须为正数, X满足0≤x≤+∞。

    【功能介绍】计算卡方分布概率密度函数。卡方分布只有一个参数V,且V为正整数。卡方分布中的随机变量X是V个服从正态分布的随机变量的平方和,因此X≥0。X可表示为

    af949dce36b2c01867f152461537717b.png

    其中,t i服从标准正态分布。参数V又称卡方分布的自由度。

    【实例】生成服从卡方分布的随机数,并绘制卡方分布在不同参数时的概率密度函数图。

    >> x1=0:.1:7;

    >> y2=chi2pdf(x1,2);  % 参数为2

    >> y3=chi2pdf(x1,3);  % 参数为3

    >> y4=chi2pdf(x1,4);  % 参数为4

    >> y8=chi2pdf(x1,8);  % 参数为8

    >> plot(x1,y2,'r');

    >> hold on;

    >> plot(x1,y3,'g.-');

    >> plot(x1,y4,'b--');

    >> plot(x1,y8,'b.-');

    >> legend('V=2','V=3','V=4','V=8');

    >> hold off

    执行结果如图10-3所示。

    图10-3 不同参数的卡方分布概率分布图

    【实例讲解】随着参数的增大,卡方分布概率密度函数的形状出现了较大的变化。

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  • SEISMOLOGICAL AND GEOMAGNETIC OBSERVATION AND RESEARCH 第 39 卷 第 2 期2018 年 4 月 Vol.39 No. 2 Apr. 2018 地震地磁观测与... 012 地震台站台基噪声功率谱概率密度函数Matlab实现 谢江涛 林丽萍 谌 亮 赵 敏...

    SEISMOLOGICAL AND GEOMAGNETIC OBSERVATION AND RESEARCH 第 39 卷 第 2 期2018 年 4 月 Vol.39 No. 2 Apr. 2018 地震地磁观测与研究 doi: 10. 3969/j. issn. 1003-3246. 2018. 02. 012 地震台站台基噪声功率谱概率密度函数Matlab实现 谢江涛 林丽萍 谌 亮 赵 敏 (中国成都 610041 四川省地震局) 摘要 选取 2015 年四川数字测震台网中筠连和华蓥山地震台记录的垂直分向连续波形数据,利用 Matlab 软件,计算地震台站台基噪声功率谱概率密度函数,分析地震台站环境噪声特征。结果表明,台站环境噪声功率谱密度概率密度分布对地震事件波形(体波、面波)、人为噪声(台站周围人为活动、车辆及机器噪声等高频干扰)、系统瞬变(数据丢失、地震计小故障)以及仪器标定信号等反映较好。使用台基噪声功率谱概率密度函数方法,有利于监测地震台站数据记录,提高观测数据质量。 关键词 台基噪声;仪器响应;功率谱密度;概率密度函数;Matlab 0 引言 地震信号通常是指,由一个天然或人工震源发出并经地下介质传播的瞬态波形,可以用于震源定位、孕震分析以及传播介质结构研究。地震台站的环境噪声水平决定了记录地震信号的能力,对地震噪声的量化是认识噪声水平的第一步。功率谱密度(Power Spectrum Density,PSD)是定量评价地震台站环境噪声水平的常规参数。Peterson(1993)研究全球范围地震台站的环境噪声功率谱密度,得到地球低噪声新模型(New Low Noise Model,NLNM)和地球高噪声新模型(New High Noise Model,NHNM),广泛应用于地震台站环境噪声水平评价。McNamara 和 Buland(2004)发展了 Peterson 的地球噪声模型估算方法,通过计算大量功率谱密度曲线的概率密度函数(Probability Density Function, PDF)分布,得到台站噪声水平最大概率分布模型和台网噪声低概率模型。概率密度函数( PDF)计算直接使用连续波形记录,地震数据并未筛选。因此,同时得到地震体波、面波信号、系统瞬变(如数据丢失、地震计小故障)及仪器(如调零、标定)干扰等概率分布。目前,概率密度函数方法被美国地质调查局国家地震信息中心(USGS National Earthquake Information Center)、 IRIS 数据管理中心以及新西兰地震台网用于地震台站背景噪声水平评价,也被用于美国(McNamara et al,2004)、意大利(Marzorati et al, 2006)、新西兰(Rastin et al,2012)、中国华北地区(吴建平等,2012)及伦敦中部地区 (Green et al,2017)的地震环境噪声特征分析。 作者简介:谢江涛(1986 —),男,硕士研究生,工程师,主要从事数字地震观测、地震预警及背景噪声层析成像研究工作。E-mail: jiangtaoxie@outlook.com 基金项目:国家科技支撑计划(项目编号:2014BAK03B04);四川省地震局科技专项(项目编号:LY1618, LY1810,LY1505)本文收到日期:2017-03-09 85第 2 期 1 方法原理 1.1 功率谱密度 通过对随机稳态的离散地震数据进行快速傅里叶变换,可估算地震噪声功率谱密度值( McNamara et al,2004;吴

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  • >> x=0:6.5:650;y=0:27:2700;[x,y]=meshgrid(x,y);F=(669126134152931648175758856558983806728427764752864631.*35184372088832.^(1819./5000).*3695207012694701.^(3181./5000).*gamma(3181./5000))./642775...

    >> x=0:6.5:650;

    y=0:27:2700;

    [x,y]=meshgrid(x,y);

    F=(669126134152931648175758856558983806728427764752864631.*35184372088832.^(1819./5000).*3695207012694701.^(3181./5000).*gamma(3181./5000))./642775217703596110216784836936465041008881197513117134120550400000000 - (6958236045425711425937142107971.*x.^(8181./5000).*exp(-(35184372088832.*x)./3695207012694701))./20769187434139310514121985316880384 - (669126134152931648175758856558983806728427764752864631.*35184372088832.^(1819./5000).*3695207012694701.^(3181./5000).*igamma(3181./5000, (35184372088832.*x)./3695207012694701))./642775217703596110216784836936465041008881197513117134120550400000000 - (210350875244555689461099923470287270269860976030451.*x.^(3181/5000).*exp(-(35184372088832.*x)./3695207012694701))./3653754093327257295509212081790707549139831357440000;

    F2=(3926477034605225449330639167562343.*2.^(7551./10000).*5915813241695293.^(4243./10000).*gamma(4243./10000))/68056473384187692692674921486353642291200 - (23135028485772009482268672917525.*y.^(4243./10000).*exp(-(8796093022208.*y)./5915813241695293))./324518553658426726783156020576256 - (3926477034605225449330639167562343.*2.^(7551./10000).*5915813241695293.^(4243./10000).*igamma(4243./10000, (8796093022208.*y)./5915813241695293))./68056473384187692692674921486353642291200;

    Z=exp(-((-log(F)).^2.459821+(-log(F2)).^2.459821).^0.406534);

    surfl(x,y,Z)

    错误使用 surf (line 74)

    X、Y、Z 和 C 不能是复数。

    出错 surfl (line 133)

    h = surf(cax,x,y,z);

    1575703989(1).jpg

    (19.39 KB, 下载次数: 9)

    2019-12-7 15:37 上传

    442a53943febe9465fc072b4fbe10813.gif

    b2a5a3e0dcc7d508e00275fe42fce1b5.gif

    1cf06dbae90924f4881cd6a4341ab722.png

    展开全文
  • 我就不懂MATLAB,想知道具体代码。因为现在写论文急,也没时间仔细看书了蒙特卡罗模拟就是随机数相关的东西,你只要知道随机数是怎么得到。其它的事就要好办了。rand(m,n)产生m*n均匀随机数。ex:用概率方法求piN=...

    问题补充:

    能提供一个例子看看吗?我就不懂MATLAB,想知道具体代码。因为现在写论文急,也没时间仔细看书了

    蒙特卡罗模拟

    就是随机数相关的东西,你只要知道随机数是怎么得到。其它的事就要好办了。

    rand(m,n)产生m*n均匀随机数。

    ex:

    用概率方法求pi

    N=100000;

    x=rand(N,1);

    y=rand(N,1);

    count=0;

    for i=1:N

    if (x(i)^2 y(i)^2<=1)

    count=count 1;

    end

    end

    PI=4*count/N

    -------------------------------

    有关使用matlab进行蒙特卡罗模拟的程序问题

    检举 | 2010-10-1

    15:37

    提问者: 轩fang | 浏览次数:1425次

    已经分布是均匀分布(连续),区间为(12,62),请问各位大侠,如何用matlab编程实现此蒙特卡罗模拟,我想模拟2000次,得到概率密度图与累积概率密度图,程序应该如何编,麻烦大家指教,期待帮助,谢谢。小妹现在没有分数,还是希望大家能帮我,谢谢1

    问题补充:

    我的邮箱是512608029@qq.com,谢谢大家的帮忙。 n=2000;

    %随机点数(可增加点数) x=12 (62-12)*rand(1,n); %产生2000个12到62的随机数 xx=12:2:62;

    %画概率密度图的区间 nx=histc(x,xx); %计算x在xx每个小区间内的点数。 px=nx/n;

    sumpx=cumsum(px); subplot(1,2,1) bar(xx(1:end-1),px(1:end-1));

    title('概率密度') subplot(1,2,2) plot(xx(1:end-1),sumpx(1:end-1));

    title('累积概率密度') -----------------------------------

    我这儿正好有份程序,希望有所帮助。

    代码:

    一份蒙特卡洛程序

    count=input('input the count:');%输入模拟粒子数

    sigmaedata=[28370,13845,6908,2555,1223,2602,1925,905.3,479.7,164.5,74.24,23.86,66.60,36.62,22.29,9.978,5.298,1.668,0.7378,0.2361,0.1099,0.06211,0.03939,0.02030];

    sigmacdata=[0.0220,0.0393,0.0568,0.0904,0.1209,0.1479,0.1722,0.2136,0.2480,0.3092,0.3486,0.3932,0.4153,0.4268,0.4319,0.4291,0.4215,0.3969,0.3691,0.3269,0.2944,0.2709,0.2512,0.2209];

    Edata=[1,1.5,2,3,4,5,6,8,10,15,20,30,40,50,60,80,100,150,200,300,400,500,600,800];%截面数据

    channel=zeros(1,ceil(662/5) 10);%多道数组

    nget=0;%探测到的总计数

    ntotal=0;%进入探测器的总计数

    for ii=1:count%count个粒子循环

    collidetime=0;%当前粒子碰撞次数

    %粒子状态初始化

    E0=622;

    E=E0;

    z=-2;

    r=0;

    theta=2*pi*rand(1);% 源抽样,z,r,theta坐标

    miu=2*rand(1)-1;

    fai=2*pi*rand(1);%方向角抽样

    if miu

    continue; else

    z=0;

    r=2*sqrt(1-miu^2)/miu;

    theta=fai;

    end

    while E>1%一个粒子在闪烁体中的输运过程

    sigmae=interp1(Edata,sigmaedata,E,'linear');

    sigmac=interp1(Edata,sigmacdata,E,'linear');

    sigmat=sigmae sigmac;%线性插值得到截面数据

    L=-log(rand(1))/sigmat;%下次碰撞的距离

    %计算下次碰撞位置坐标

    rnew=sqrt(r^2 L^2*(1-miu^2)

    2*r*L*sqrt(1-miu^2)*cos(fai-theta));

    z=z L*miu;

    cdth=(rnew^2 r^2-L^2*(1-miu^2))/2/r/rnew;

    sdth=L*sqrt(1-miu^2)*sin(fai-theta)/rnew;

    dtheta=asin(sdth);

    if

    cdth<0

    dtheta=pi-dtheta;

    end

    theta=theta dtheta;

    r=rnew;

    if(r>2)|(z>=4)|(z<0)%判断是否在闪烁体内

    break;

    else

    collidetime=collidetime

    1;

    end

    if rand(1)

    E=0; else%康普顿散射

    alpha=E/511;

    flag=0;

    while

    flag==0

    if

    rand(1)<=27/(4*alpha 29)

    x=(1

    2*alpha)/(1 2*alpha*rand(1));

    if

    rand(1)<=0.5*((alpha 1-x/alpha)^2 1)

    flag=1;

    end

    else

    x=1

    2*alpha*rand(1);

    if

    rand(1)<=27/4*((x-1)^2)/x^3

    flag=1;

    end end

    end

    展开全文
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