定位算法的累积误差CDF，MATLAB代码实现

定位算法的累积误差CDF可以使用MATLAB实现，以下是一个简单的例子：

假设有一个定位算法，它能够在水平方向上将目标的位置估计误差保持在15米以内。我们可以使用正态分布来建模这个误差。具体地，假设误差服从均值为0，标准差为15米的正态分布。

接下来，我们可以计算出在误差范围内的概率，也就是CDF。具体地，我们可以计算出在-15米到15米范围内的概率，即：

p = normcdf(15, 0, 15) - normcdf(-15, 0, 15);

其中，`normcdf`是MATLAB内置函数，用来计算正态分布的CDF。第一个参数是上限，第二个参数是均值，第三个参数是标准差。

接下来，我们可以将这个概率转化成百分比：

pct = p * 100;

最终，我们可以将结果输出：

disp(['Probability of error within 15 meters: ' num2str(pct) '%']);

完整代码如下：

p = normcdf(15, 0, 15) - normcdf(-15, 0, 15);
pct = p * 100;
disp(['Probability of error within 15 meters: ' num2str(pct) '%']);

这段代码输出的结果应该是：

Probability of error within 15 meters: 68.2689%

这表示，在误差范围内的概率为68.2689%。

相关问题

MATLAB的定位算法的累积误差分布CDF

MATLAB中的定位算法的累积误差分布CDF是指位置估计误差的累积分布函数。该函数给出了在给定误差范围内的概率。在MATLAB中，可以使用`pd = makedist('Normal')`函数创建一个正态分布的概率分布对象，然后使用`cdf(pd, x)`函数计算给定误差范围内的概率。例如，如果误差范围为1米，可以使用以下代码计算在这个范围内的概率：

pd = makedist('Normal');
prob = cdf(pd, 1)

其中，`prob`变量将包含在1米误差范围内的概率。

MATLAB用全部的误差，绘制CDF累积误差分布图代码实现

假设你有一个向量 `error_vector` 存储了全部的误差，可以按照以下步骤绘制CDF累积误差分布图：

1. 将误差向量进行排序，以便计算累积分布函数。

sorted_errors = sort(error_vector);

2. 计算每个误差值对应的累积分布函数值。

n = length(sorted_errors);
cdf = (1:n)/n;

3. 绘制CDF累积误差分布图。

plot(sorted_errors, cdf);
xlabel('误差值');
ylabel('累积分布函数');
title('CDF累积误差分布图');

完整的MATLAB代码如下：

sorted_errors = sort(error_vector);
n = length(sorted_errors);
cdf = (1:n)/n;
plot(sorted_errors, cdf);
xlabel('误差值');
ylabel('累积分布函数');
title('CDF累积误差分布图');