小白博主开始学DSP之路,为了激励自己能坚持下去,写一系列博客来记录下来,也欢迎与大家一起讨论。介于我能力所限,这里学习目标定为,学习一个基础知识,写一个C语言程序实现,

最后会形成一个C的函数库,方便调用。对于学习的知识内容,不会面面覆盖,一般只学习一种实现方法,较少涉及复杂数学理论的证明,但保证有理论可以证明,可以查阅数学相关知识自寻证明。

对于所有的C程序,我会调通,供大家参考讨论,完整程序我放到github上,文章中会给出关键代码,程序只使用C语言,因为涉及数学与实现过程,C虽然繁琐,但是易于理解。

这里从数字信号的产生做为出发点,欢迎大家关注,一起学习!

这是第一篇博客,介绍均匀分布的随机数的产生和正态分布随机数的产生。

一、均匀分布随机数产生方法简介

       

 //混合同余法,产生(a,b)区间的均匀分布随机数
//a:区间下界 b:区间上界 *seed:随机数种子
double uniform(double a,double b,long int* seed)
{
double t;
*seed = * (*seed) + ;
*seed = *seed - (*seed/)*;
t = (*seed)/1048576.0;
t = a + (b - a) * t;
return t;
}

二、正态分布随机数产生方法简介

            

 //产生均值mean方差sigma的高斯分布随机数
#include"uniform.h"
double gauss(double mean,double sigma,long int* seed)
{
int i;
double x,y; for(x=,i=;i<;i++)
x = x + uniform(0.0,1.0,seed);
x = x - 6.0;
y = mean + x * sigma;
return y;
}

完整代码参考:https://github.com/HeYingnan/dsp

        

常用数字信号的产生(C实现)-均匀分布&正态分布的更多相关文章

  1. 常用数字信号的产生(C实现)-ARMA模型数据生成

    ARMA模型属于信号现代谱估计的范畴,AR模型常用于信号的线性预测.AR模型最后归结为线性方程,MA最后为非线性方程,因此,AR模型使用较多. AR模型最后归结为解Yule-Walker方程,对应矩阵 ...

  2. [PyTorch 学习笔记] 4.1 权值初始化

    本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/grad_vanish_explod.py 在搭建好网络 ...

  3. pytorch(14)权值初始化

    权值的方差过大导致梯度爆炸的原因 方差一致性原则分析Xavier方法与Kaiming初始化方法 饱和激活函数tanh,非饱和激活函数relu pytorch提供的十种初始化方法 梯度消失与爆炸 \[H ...

  4. Pytorch_Part4_损失函数

    VisualPytorch beta发布了! 功能概述:通过可视化拖拽网络层方式搭建模型,可选择不同数据集.损失函数.优化器生成可运行pytorch代码 扩展功能:1. 模型搭建支持模块的嵌套:2. ...

  5. SPSS 分布类型的检验

    假设检验的标准步骤: 1.建立假设:根据问题的需要提出原假设H0,以及其对立面备择假设H1. 2.确立检验水准:即设立小概率事件的界值α. 3.进行试验:得到用于统计分析的样本,以该试验的结果作为假设 ...

  6. 【NLP面试QA】基本策略

    目录 防止过拟合的方法 什么是梯度消失和梯度爆炸?如何解决? 在深度学习中,网络层数增多会伴随哪些问题,怎么解决? 关于模型参数 模型参数初始化的方法 模型参数初始化为 0.过大.过小会怎样? 为什么 ...

  7. NVIDIA GPU上的随机数生成

    NVIDIA GPU上的随机数生成 NVIDIA CUDA随机数生成库(cuRAND)提供高性能的GPU加速的随机数生成(RNG).cuRAND库使用NVIDIA GPU中提供的数百个处理器内核,将质 ...

  8. 概率论中常见分布总结以及python的scipy库使用:两点分布、二项分布、几何分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布

    概率分布有两种类型:离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布. 离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function).离散概率分布的例子有 ...

  9. np.random.rand均匀分布随机数和np.random.randn正态分布随机数函数使用方法

    np.random.rand用法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 生成特定形状下[0,1)下的均匀分布随机数 np.random.rand(a1,a2,a3...)生成形状为( ...

随机推荐

  1. tooler_help

    );// "}"        return $uuid;    }}echo guid();?>

  2. LINUX中块设备文件和字符设备文件的本质区别

    在LINUX系统文件类型分类的文章中我们提到了 块设备 和 字符设备文件,那么什么是块设备 字符设备文件呢?他们之间有什么本质上的区别呢? 设备文件分为 Block(块) Device Driver ...

  3. CentOS 6 网络yum源配置

    # CentOS-Base.repo## The mirror system uses the connecting IP address of the client and the# update ...

  4. js中构造函数和普通函数的区别

    this简介: this永远指向当前正在被执行的函数或方法的owner.例如: 1 2 3 4 5 function test(){   console.log(this); } test(); // ...

  5. 什么是SAP GUI的client

    我们用SAPGUI登录某个系统时,除了用户名和密码外,还要指定一个必填字段client: 这个client是什么东东? 看文档: SAP Client is the highest hierarchi ...

  6. 10个出色的NoSQL数据库(转)

    随着大数据的不断发展,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速.现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性,而NoSQL也正是致力于改变这一现状.目前G ...

  7. ojdbc14_g.jar与ojdbc14.jar区别

    在低级JDK版本1.2与1.3中使用的驱动,class12.jar,虽然实际上在1.4,1.5中使用大部分情况也是OK的 ojdbc14.jar (1,545,954 bytes) - classes ...

  8. 「LG2664 树上游戏」

    题目 这真是一道神仙的一批的题目 定义\(s(i,j)\)表示从点\(i\)到点\(j\)经过的颜色数量 设 \[sum_i=\sum_{j=1}^ns(i,j)\] 求出所有的\(sum_i\) 考 ...

  9. docker-3-常用命令(下)

    importance 1.启动守护式容器 docker run -d 容器名   使用镜像centos:latest以后台模式启动一个容器 docker run -d centos   问题:然后do ...

  10. jquery分页例子

    先看效果图: 实现原理很简单,使用了jquery.pagination这个插件,每当点击页码时异步去服务器去取该页的数据,简单介绍如下: 一.数据库表结构:很简单  就四个字段 分别是News_id  ...