泊松分布仿真业务持续时间的代码

下面是一个使用Python实现泊松分布仿真业务持续时间的简单例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置泊松分布参数
arr_rate = 5
sim_time = 1000

# 生成泊松分布的持续时间序列
arr_dur = np.random.poisson(1/arr_rate, sim_time)

# 计算持续时间的累计和
cum_arr_dur = np.cumsum(arr_dur)
# 将累计和转换为时间戳
time_arr = np.arange(0, sim_time)

# 绘制持续时间的累计和图像
plt.plot(time_arr, cum_arr_dur)
plt.title('Poisson Process Simulation')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Cumulative Duration')
plt.show()

在这个代码中，我们使用了NumPy库中的`np.random.poisson()`函数来生成泊松分布的持续时间序列。我们还使用NumPy库中的`np.cumsum()`函数计算了持续时间的累计和，并将其转换为时间戳。最后，我们使用Matplotlib库中的`plt.plot()`函数绘制了持续时间的累计和图像。

你可以根据需要调整代码中的泊松分布参数`arr_rate`和仿真时间`sim_time`来生成不同的持续时间序列。

相关问题

matlab高斯光束光强分布仿真代码

以下是一个基于Matlab的高斯光束光强分布仿真代码示例：

clc;
clear;
close all;
lambda = 632.8e-9; % 波长
k = 2 * pi / lambda; % 波矢
w0 = 1e-3; % 光束半径
z = 0.1; % 距离
L = 1e-3; % 采样区域长度
n = 1024; % 采样点数
dx = L / n; % 采样间隔
x = (-n / 2 : n / 2 - 1) * dx; % 采样区域
[X, Y] = meshgrid(x, x);
r = sqrt(X .^ 2 + Y .^ 2);
phi = atan2(Y, X);

wz = w0 * sqrt(1 + (lambda * z / pi / w0 ^ 2) ^ 2); % 光束半径
Rz = z * (1 + (pi * w0 ^ 2) / (lambda * z) ^ 2); % 曲率半径
psi = atan(z / (pi * w0 ^ 2 / lambda)); % Gouy相位

u = w0 / wz * exp(-r .^ 2 ./ wz ^ 2) .* exp(-1i * k / 2 / Rz * r .^ 2) .* exp(1i * psi - 1i * k * z) .* exp(1i * phi);

I = abs(u) .^ 2;
I = I / max(I(:)); % 归一化

figure;
imagesc(x, x, I);
colormap('gray');
axis image;
title('高斯光束光强分布图');
xlabel('x (m)');
ylabel('y (m)');

在这个例子中，我们定义了一些基本参数，如波长、光束半径、距离、采样区域长度和采样点数等。然后，我们使用这些参数计算高斯光束的各种参数，如光束半径、曲率半径和Gouy相位等。最后，我们计算光束的幅度和光强，并通过绘图将其可视化。

这个示例代码可以帮助你了解如何使用Matlab进行高斯光束光强分布的仿真。当然，这只是一个简单的例子，你可以根据自己的需要进行更加复杂的仿真。

wigner分布matlab仿真代码

以下是Wigner分布的Matlab仿真代码：

% 设置参数
N = 256; % 信号采样点数
M = 256; % 时间窗口长度
L = 128; % 时间步长
t = (1:N)/N; % 时间轴
f = (1:N)/N; % 频率轴

% 生成信号
x = sin(2*pi*40*t) + sin(2*pi*80*t);

% 初始化Wigner分布矩阵
W = zeros(M,N);

% 计算Wigner分布
for k = 1:M
    % 计算当前时间窗口的信号
    xw = x((k-1)*L+1:min((k-1)*L+N,N));
    % 计算该信号的傅里叶变换
    Xw = fft(xw);
    % 计算Wigner分布矩阵中的一行
    for n = 1:N
        for m = 1:N
            if ((n-m) >= 0 && (n+m) <= N)
                W(k,n) = W(k,n) + Xw(n+m)*conj(Xw(n-m));
            end
        end
    end
end

% 绘制Wigner分布图
figure;
imagesc(t,f,abs(W));
set(gca,'YDir','normal');
xlabel('Time');
ylabel('Frequency');
title('Wigner Distribution');

这段代码首先生成一个包含两个正弦波的信号，然后计算Wigner分布矩阵。最后使用`imagesc`函数将Wigner分布图绘制出来。请注意，Wigner分布矩阵的大小是M x N，其中M是时间窗口数量，N是信号采样点数。在这个例子中，我们将M设置为N，因此Wigner分布图是一个正方形。