要求:编写Python程序,模拟产生一个零均值离散随机序列 X[n],自相关函数满足 R X [m] = 0.95^ ∣m∣,测试所产生的随机序列的相关函数。保存两张图片,一张是全部离散值的图,另一张是[-300,300]范围内对应整数的图。

时间: 2024-02-18 09:01:01 浏览: 25
好的,根据您的要求,我为您编写了如下的 Python 程序: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置随机种子 np.random.seed(2022) # 设置序列长度 N = 1000 # 产生零均值离散随机序列 X = np.random.randn(N) # 计算自相关函数 R = np.zeros(N) for m in range(N): R[m] = 0.95**abs(m) # 对序列进行自相关 Y = np.correlate(X, X, mode='same') # 绘制图形 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(X) plt.title('Random Sequence X') plt.xlabel('n') plt.ylabel('X[n]') plt.grid() plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(Y[N-301:N+300]) plt.title('Autocorrelation of X') plt.xlabel('m') plt.ylabel('R_X[m]') plt.grid() plt.savefig('random_sequence.png') ``` 这个程序首先使用 `numpy.random.randn` 函数产生了一个长度为 1000 的零均值离散随机序列 `X`,然后计算了自相关函数 `R`,其中 `R[m] = 0.95^|m|`。接着使用 `numpy.correlate` 函数对序列 `X` 进行了自相关,并保存了两张图:第一张是随机序列 `X` 的图像,第二张是序列 `X` 的自相关函数在区间 [-300, 300] 内的图像。 您可以在命令行窗口或 Jupyter Notebook 中运行这个程序,并将输出保存到一个名为 `random_sequence.png` 的文件中。

相关推荐

编程要求 一个常用的股票价格变化数学模型可以用以下差分方程表示: x n ​ =x n−1 ​ +Δtμx n−1 ​ +σx n−1 ​ Δt ​  r n−1 ​ (1) 其中 x n ​ 是 t n ​ 时刻的股票价格,Δt 是两个时间之间的间隔(Δt=t n ​ -t n-1 ​ ),μ 是股票价格的增长率,σ 是股票价格的波动率,r 0 ​ ,...,r n-1 ​ 是正态分布的随机数(均值为 0,标准差为单位标准差)。股票的初始价格 x 0 ​ 和μ,σ,Δt 都作为输入数据。 注意:(1)是一个关于连续价格方程 x(t)的随机微分方程的前向欧拉离散化: dt dx ​ =μx+σN(t) 其中 N(t) 是所谓的白噪随机时间序列信号。这样的方程在股票价格的模拟中占有中心地位。请你用 Python 实现(1)。假设 n=0, …, N(N=5000步),时间 T=180 天,步长 Δt=T/N。 请根据提示,在右侧编辑器补充代码,完成函数编写,通过随机游走模拟股票价格,并绘图。 ∙simulate(p0,mu,sigma,T,N): 参数 p0,mu,sigma 分别对应公式(1)中的x 0 ​ ,μ,σ,T 表示模拟时间(单位为天数), N 表示模拟步数(此时,公式(1)中步长Δt=T/N);函数返回0..N步内(含N), 每一步股票价格构成的向量; ∙draw_picture(prices): 绘制股票价格变化趋势图,并保存图片。 要求: 横轴为模拟步数,坐标轴范围为[-100,5200];纵轴为股票价格,坐标轴范围为[8,29]; 图片大小设为 8*4 (单位为 inch); 存储输出图像,图像路径及名字为 src/step4/student/result.png。

一个常用的股票价格变化数学模型可以用以下差分方程表示: x n ​ =x n−1 ​ +Δtμx n−1 ​ +σx n−1 ​ Δt ​  r n−1 ​ (1) 其中 x n ​ 是 t n ​ 时刻的股票价格,Δt 是两个时间之间的间隔(Δt=t n ​ -t n-1 ​ ),μ 是股票价格的增长率,σ 是股票价格的波动率,r 0 ​ ,...,r n-1 ​ 是正态分布的随机数(均值为 0,标准差为单位标准差)。股票的初始价格 x 0 ​ 和μ,σ,Δt 都作为输入数据。 注意:(1)是一个关于连续价格方程 x(t)的随机微分方程的前向欧拉离散化: dt dx ​ =μx+σN(t) 其中 N(t) 是所谓的白噪随机时间序列信号。这样的方程在股票价格的模拟中占有中心地位。请你用 Python 实现(1)。假设 n=0, …, N(N=5000步),时间 T=180 天,步长 Δt=T/N。 请根据提示,在右侧编辑器补充代码,完成函数编写,通过随机游走模拟股票价格,并绘图。 ∙simulate(p0,mu,sigma,T,N): 参数 p0,mu,sigma 分别对应公式(1)中的x 0 ​ ,μ,σ,T 表示模拟时间(单位为天数), N 表示模拟步数(此时,公式(1)中步长Δt=T/N);函数返回0..N步内(含N), 每一步股票价格构成的向量; ∙draw_picture(prices): 绘制股票价格变化趋势图,并保存图片。 要求: 横轴为模拟步数,坐标轴范围为[-100,5200];纵轴为股票价格,坐标轴范围为[8,29]; 图片大小设为 8*4 (单位为 inch);

zip

最新推荐

recommend-type

Python谱减法语音降噪实例

4. **nextpow2函数**:这是一个自定义函数,用于找到最接近给定数值的2的幂。在Python中,可以使用`2 ** (int(math.log(x, 2)))`来代替,但这个自定义函数可能是为了简化代码或提高效率。 5. **汉明窗**(Hamming ...
recommend-type

信氧饮吧-奶茶管理系统

奶茶管理系统
recommend-type

win7-2008-X86处理此操作系统不能安装/不支持.net framework 4.6.2的方法

win7-2008_X86处理此操作系统不能安装/不支持.net framework 4.6.2的方法 将现有系统升级为sp1系统即可,升级文件如下
recommend-type

MySQL工资管理系统

MySQL工资管理系统
recommend-type

机器学习课程设计-基于python实现的交通标志识别源码+文档说明+结果+数据+柱状图+模型

<项目介绍> 机器学习课设 交通标志识别 交通标志识别的作用: 有几种不同类型的交通标志,如限速,禁止进入,交通信号灯,左转或右转,儿童交叉口,不通过重型车辆等。交通标志分类是识别交通标志所属类别的过程。 在本项目中,通过构建一个深度神经网络模型,可以将图像中存在的交通标志分类为不同的类别。通过该模型,我们能够读取和理解交通标志,这对所有自动驾驶汽车来说都是一项非 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
recommend-type

京瓷TASKalfa系列维修手册:安全与操作指南

"该资源是一份针对京瓷TASKalfa系列多款型号打印机的维修手册,包括TASKalfa 2020/2021/2057,TASKalfa 2220/2221,TASKalfa 2320/2321/2358,以及DP-480,DU-480,PF-480等设备。手册标注为机密,仅供授权的京瓷工程师使用,强调不得泄露内容。手册内包含了重要的安全注意事项,提醒维修人员在处理电池时要防止爆炸风险,并且应按照当地法规处理废旧电池。此外,手册还详细区分了不同型号产品的打印速度,如TASKalfa 2020/2021/2057的打印速度为20张/分钟,其他型号则分别对应不同的打印速度。手册还包括修订记录,以确保信息的最新和准确性。" 本文档详尽阐述了京瓷TASKalfa系列多功能一体机的维修指南,适用于多种型号,包括速度各异的打印设备。手册中的安全警告部分尤为重要,旨在保护维修人员、用户以及设备的安全。维修人员在操作前必须熟知这些警告,以避免潜在的危险,如不当更换电池可能导致的爆炸风险。同时,手册还强调了废旧电池的合法和安全处理方法,提醒维修人员遵守地方固体废弃物法规。 手册的结构清晰,有专门的修订记录,这表明手册会随着设备的更新和技术的改进不断得到完善。维修人员可以依靠这份手册获取最新的维修信息和操作指南,确保设备的正常运行和维护。 此外,手册中对不同型号的打印速度进行了明确的区分,这对于诊断问题和优化设备性能至关重要。例如,TASKalfa 2020/2021/2057系列的打印速度为20张/分钟,而TASKalfa 2220/2221和2320/2321/2358系列则分别具有稍快的打印速率。这些信息对于识别设备性能差异和优化工作流程非常有用。 总体而言,这份维修手册是京瓷TASKalfa系列设备维修保养的重要参考资料,不仅提供了详细的操作指导,还强调了安全性和合规性,对于授权的维修工程师来说是不可或缺的工具。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】入侵检测系统简介

![【进阶】入侵检测系统简介](http://www.csreviews.cn/wp-content/uploads/2020/04/ce5d97858653b8f239734eb28ae43f8.png) # 1. 入侵检测系统概述** 入侵检测系统(IDS)是一种网络安全工具,用于检测和预防未经授权的访问、滥用、异常或违反安全策略的行为。IDS通过监控网络流量、系统日志和系统活动来识别潜在的威胁,并向管理员发出警报。 IDS可以分为两大类:基于网络的IDS(NIDS)和基于主机的IDS(HIDS)。NIDS监控网络流量,而HIDS监控单个主机的活动。IDS通常使用签名检测、异常检测和行
recommend-type

轨道障碍物智能识别系统开发

轨道障碍物智能识别系统是一种结合了计算机视觉、人工智能和机器学习技术的系统,主要用于监控和管理铁路、航空或航天器的运行安全。它的主要任务是实时检测和分析轨道上的潜在障碍物,如行人、车辆、物体碎片等,以防止这些障碍物对飞行或行驶路径造成威胁。 开发这样的系统主要包括以下几个步骤: 1. **数据收集**:使用高分辨率摄像头、雷达或激光雷达等设备获取轨道周围的实时视频或数据。 2. **图像处理**:对收集到的图像进行预处理,包括去噪、增强和分割,以便更好地提取有用信息。 3. **特征提取**:利用深度学习模型(如卷积神经网络)提取障碍物的特征,如形状、颜色和运动模式。 4. **目标
recommend-type

小波变换在视频压缩中的应用

"多媒体通信技术视频信息压缩与处理(共17张PPT).pptx" 多媒体通信技术涉及的关键领域之一是视频信息压缩与处理,这在现代数字化社会中至关重要,尤其是在传输和存储大量视频数据时。本资料通过17张PPT详细介绍了这一主题,特别是聚焦于小波变换编码和分形编码两种新型的图像压缩技术。 4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比,小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好,其变换系数主要集中在低频部分,但对于宽带图像,DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广,压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩,能够更精确地捕捉图像的局部特征,因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。 小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号,而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号,这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息,而傅里叶变换只提供频率域信息,却丢失了时间信息的局部化。 在实际应用中,小波变换常常采用八带分解等子带编码方法,将低频部分细化,高频部分则根据需要进行不同程度的分解,以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放,可以获取不同分辨率的图像,从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。 4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术,特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态,如山脉、云彩和生物组织,它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码,可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示,从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性,将其转化为分形块,然后进行编码,这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。 小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段,它们分别以不同的方式处理图像数据,旨在减少存储和传输的需求,同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准(如JPEG2000)中都有广泛应用。