MATLAB模拟布丰投针实验 标签(空格分隔): 算法 Buffon's Needle 桌面上有距离为a的若干平行线,将长度为L的针随机丢在桌面上,则这根针与平行线相交的概率是多少?假定L < a. 思路:从针据横线的距离与夹角得出. 解决: 假设针的中点到最近横线的距离为y,则\(y\in[0,\frac{a}{2}]\); 因为投针是随机的,所以y服从均匀分布: \[ f(y) = \begin{cases} \frac{2}{a}, & \text{$0 \leq y \leq \fr…

多普勒失真信号采样Matlab模拟分析 方案 水声通信指的是使用声信号在水中数据传输. 相对而言.电磁信号在水中吸收严重衰减过快,光信号受水中悬浮颗粒的影响,也无法完毕远距离传输. 这两种信号的传播距离约为数百米,而声信号在水中传播距离达到数十千米.成为水下通信的首选方式. 水声通信的一个重大挑战就是运动带来的多普勒. 多普勒造成信号的频率漂移,影响系统性能,因此很有必要消除多普勒带来的影响.而多普勒在时域的表现为信号的长度压缩和扩展.即'y(t) = x((1+a) * t)',当中a为多普勒…

模拟生产搭建Standby RAC实验环境(11.2.0.4 DG) 环境:RHEL 6.5 + Oracle 11.2.0.4 GI.DB 1.需求背景介绍 2.准备工作 3.主库配置 4.备库配置 5.备库恢复数据库 6.检查同步状态 7.添加资源 1.需求背景介绍 目前,我有一套正常运行的Oracle 11.2.0.4 RAC实验环境.这是一套VirtualBox的虚拟化环境,整套环境均放在我的台式机服务器的D盘(SSD固态盘).也就是说,这套RAC环境的系统磁盘和共享磁盘均在本地D盘.…

原文地址 https://blog.csdn.net/lircsszz/article/details/80249017 最近在研究图像校正,现将镜头失真中常见的径向畸变(radial distortion)和切向畸变(tangential distortion)使用Matlab模拟出来. 镜头畸变的数学模型如下: 将此模型进一步简化为两部分 由于opencv中畸变系数只与k1,k2,k3,p1,p2有关,所以在此我也只考虑这五个系数对畸变的影响. 使用矢量场绘制径向畸变: function r…

算是最好写的一道题了吧,最近模拟没手感,一次过也是很鸡冻o(*￣▽￣*)o 注意事项都在代码里,没有跳坑也不清楚坑点在哪~ #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<vector> #include<cmath> #include<sstream> #include<iostream> using namespace std; ; int h…

实验采用带模拟量,分辨率为1-5V,量程为0--101kpa的真空表 数据采集模块采用DAM-8021,  16位模块 算法描述如下: 真空表读数范围: 0到-101kpa 模拟量输出: 1-5V 一次AD数据采集结果为(由串口助手取得):  >+03.921-00.000 此时真空表读数:  74.2 则系数A=(3.921-1)/74.2=0.0393 真空表模拟量输出修正系数:  是指真空表模拟量输出的偏差. 其取得方法为,  将真空去掉,让真空表读数为零, 读一次AD采样的结果, 例如其…

1. 卷积编码增益性能.BER 信道环境:AWGN 信噪比SNR :0:0.1:6 MATALB仿真架构:源比特 +卷积码 +BPSK +AWGN +Viterbi +BER 说明:卷积编码,不同的R码率.不同的约束长度 2. Turbo增益性能.误码率 信道环境:AWGN 信噪比SNR :-1:0.1:2 MATALB仿真架构:源比特 +Turbo编码 +BPSK +AWGN +Turbo译码+BER 说明:turbo译码.不同的译码算法那,不同的交织长度,不同的迭代次数. LTE 标准的tu…

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1. 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method) 0x1:从布丰投针实验说起 - 只要实验次数够多,我就能直到上帝的意图 18世纪,布丰提出以下问题:设我们有一个以平行且等距木纹铺成的地板(如图), 现在随意抛一支长度比木纹之间距离小的针,求针和其中一条木纹相交的概率.并以此概率,布丰提出的一种计算圆周率的方法——随机投针法.这就是蒲丰投针问题(又译“布丰投针问题”). 我们来看一下投针算法的步骤: 取一张白纸,在上面画上许多条间距为a的平行线 取一根长度为l(l≤a) 的针,随机地向…

理论基础:大数定理,当频数足够多时,频率可以逼近概率,从而依靠概率与$\pi$的关系,求出$\pi$ 所以,rand在Monte Carlo中是必不可少的,必须保证测试数据的随机性. 用蒙特卡洛方法进行计算机模拟的步骤:[1] 设计一个逻辑框图,即模拟模型．[2] 根据流程图编写程序,模拟随机现象．可通过具有各种概率分布的模拟随机数来模拟随机现象．[3] 分析模拟结果,计算所需要结果. ex1.投针试验求$\pi$ %蒲丰投针实验的计算机模拟 format long; %设置15位显示精度 a=…