有一组取值在0至1间的数，如何得知其中以大于0.5和小于0.5的个数

假设这组取值存在一个列表中，可以遍历列表，统计大于0.5和小于0.5的个数。具体代码如下：

list = [0.3, 0.6, 0.8, 0.2, 0.7, 0.4]
count1 = 0 # 大于0.5的个数
count2 = 0 # 小于0.5的个数
for num in list:
    if num > 0.5:
        count1 += 1
    elif num < 0.5:
        count2 += 1
print("大于0.5的数的个数为：", count1)
print("小于0.5的数的个数为：", count2)

输出结果为：

大于0.5的数的个数为： 3
小于0.5的数的个数为： 3

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matlab中数组加噪声数组后经过判决的数组与原数组的误码个数

在 Matlab 中，可以使用 randn 函数生成指定长度和均值方差的高斯白噪声数组，然后将其加到原始数组中，得到带噪声的数组。接着，可以使用判决函数对带噪声的数组进行处理，得到判决后的数组。误码个数可以通过比较原始数组和判决后的数组的不同之处来计算。

下面是一个示例代码，用于生成长度为 N 的原始数组，加入均值为 0、方差为 sigma^2 的高斯白噪声数组，然后进行判决，并计算误码个数：

N = 1000; % 原始数组长度
sigma = 0.1; % 噪声方差

% 生成原始数组
x = randi([0,1],1,N);

% 生成高斯白噪声数组
noise = sigma*randn(1,N);

% 加入噪声
y = x + noise;

% 判决
y_dec = y > 0.5;

% 计算误码个数
err_cnt = sum(x ~= y_dec);
disp(['误码个数：', num2str(err_cnt)]);

在这个示例中，我们假设原始数组中的元素只有 0 和 1 两种取值，生成的高斯白噪声数组均值为 0，方差为 sigma^2，然后将其加入到原始数组中。在判决时，我们采用了简单的阈值判决方法，即将带噪声的数组中大于 0.5 的元素判定为 1，小于等于 0.5 的元素判定为 0。最后，我们计算原始数组和判决后的数组不同之处的个数，这个数就是误码个数。

需要注意的是，这个示例中的判决方法非常简单，实际应用中可能需要更加复杂的判决算法，例如最大似然判决、最小误差率判决等。