P=[0.5,0.5];%设有信源概率数组P edges = [0 cumsum(P)]; x = rand(1, 10); symbols = discretize(x, edges)输出结果并不符合数组P的概率

这段代码的目的是将一个长度为10的随机数序列x离散化为符号序列symbols，离散化的依据是信源概率数组P。但是，代码中将信源概率数组P转换为了累积概率数组edges，导致了离散化结果不符合P的概率分布。

正确的代码应该是：

P = [0.5, 0.5]; % 设有信源概率数组P
edges = [0,cumsum(P)];
x = rand(1,10);
symbols = discretize(x,edges(2:end),'IncludedEdge','right');

这里将信源概率数组P直接用于离散化，并指定`IncludedEdge`参数为`'right'`，即将边界值归入右侧区间，可以得到符合P的概率分布的离散化结果。

相关问题

P = [0.5, 0.5]; % 设有信源概率数组P edges = [0,cumsum(P)]; x = rand(1,10); symbols = discretize(x,edges(2:end),'IncludedEdge','right');数组得到的有NaN值

如果离散化结果包含`NaN`值，可能是因为随机数序列`x`中的某些值超出了信源概率数组`P`的范围，导致离散化时无法匹配到合适的区间。解决这个问题可以在调用`discretize`函数时增加一个`'includeedge'`参数，并将其值设为`'includelower'`或`'includeboth'`，这样离散化结果中就不会出现`NaN`值了。

修改后的代码如下：

P = [0.5, 0.5];
edges = [0, cumsum(P)];
x = rand(1, 10);
symbols = discretize(x, edges, 'IncludedEdge', 'right', 'IncludeEdge', 'includeboth');

这里将`'IncludedEdge'`参数的值设为`'right'`，将`'IncludeEdge'`参数的值设为`'includeboth'`，即将边界值归入右侧区间，并包含边界值。这样就能够得到一个无`NaN`值的离散化结果了。

P = [0.5, 0.5]; edges = [0, cumsum(P)]; x = rand(1, 10); [N, edges, symbols] = histcounts(x, edges, 'Normalization', 'probability');解释这段matlab代码

这段MATLAB代码的作用是将一个长度为10的随机数序列`x`离散化为符号序列`symbols`，离散化的依据是信源概率数组`P`。具体解释如下：

首先，定义信源概率数组`P`和累积概率数组`edges`：

P = [0.5, 0.5]; % 信源概率数组
edges = [0, cumsum(P)]; % 累积概率数组

累积概率数组`edges`是一个长度为3的数组，第一个元素为0，后两个元素分别为`P`数组的两个元素的累积和，即`[0, 0.5, 1]`。

接着，生成一个长度为10的随机数序列`x`：

x = rand(1, 10); % 随机数序列

然后，调用`histcounts`函数进行离散化：

[N, edges, symbols] = histcounts(x, edges, 'Normalization', 'probability');

该函数的第一个输入参数是要离散化的数据，第二个输入参数是用于离散化的区间边界值，第三个输入参数`'Normalization'`表示返回的是概率密度。函数的输出结果包括每个区间的计数`N`、边界值`edges`和离散化后的符号`symbols`。

最终得到的离散化符号序列`symbols`是一个长度为10的数组，每个元素的值为1或2，表示随机数序列`x`中的对应元素属于信源符号1或2。离散化的依据是信源概率数组`P`，其中信源符号1的概率为0.5，信源符号2的概率也为0.5。