C语言实现高斯瑞利莱斯随机序列生成与图形显示

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资源摘要信息:"在C语言中生成高斯瑞利莱斯分布随机序列并添加图形显示效果的方法" 在信息技术领域，生成随机序列是一个常见的需求，而不同的应用场合可能需要不同类型的概率分布，如均匀分布、正态分布（高斯分布）、瑞利分布、莱斯分布等。本资源涉及到使用C语言实现高斯（正态）、瑞利和莱斯分布随机序列的生成，并通过某种方式实现图形显示效果。 首先，我们需要了解这些随机分布的基本概念： 1. 高斯（正态）分布：是一种非常重要的连续概率分布，在自然科学和社会科学中有着广泛的应用。正态分布的图形是一个钟形曲线，其概率密度函数由两个参数决定，即均值（mean）μ和标准差（standard deviation）σ。 2. 瑞利分布：是一种连续概率分布，通常用来描述两个正交随机变量的合成结果。瑞利分布的概率密度函数由形状参数σ决定，通常用于描述无线通信系统中信号的振幅分布。 3. 莱斯分布：也是连续概率分布的一种，它在瑞利分布的基础上考虑了一个恒定的信号分量，常用于描述多径传播环境中的无线信号振幅分布。 在C语言中生成上述分布的随机序列，我们需要用到一些数学库，特别是标准库中通常包含的随机数生成函数（如rand()、srand()等），以及正态分布的Box-Muller转换或者其他算法，如Ziggurat算法。对于瑞利和莱斯分布，可以通过数学变换或模拟方法生成。 在实现了随机序列生成的基础上，资源还提到了加入图形显示效果。这可能涉及到使用图形库来绘制直方图或者概率密度曲线，以便于直观展示随机序列的概率分布特征。在C语言中，常用的图形库有SDL、OpenGL、Allegro等。通过这些图形库，可以将生成的随机序列按照其分布特性在屏幕上绘制出来，实现动态的图形效果。 具体到提供的文件，文件名"random_sequence_generate_1.c"暗示这是一个C语言源代码文件。代码的具体内容虽然无法直接得知，但我们可以推断它应该包含以下内容： 1. 定义了生成高斯、瑞利和莱斯分布随机序列的函数。 2. 可能包含了随机数生成器的初始化代码（使用srand()函数和时间作为种子）。 3. 代码中可能包含了将生成的随机序列值进行排序、计算直方图、绘制概率密度曲线等功能。 4. 为了图形显示，代码可能还包含了图形库的初始化、图形绘制、事件处理等相关的调用和处理逻辑。 结合这些知识点，可以更深入地了解如何在C语言中实现不同概率分布的随机序列生成以及如何将数据可视化，这对于数据处理、仿真模拟、信号分析等领域是十分有用的技能。

This_one.rar_ cooperative ber_cooperative_cooperative control_re

2022-07-15 上传
a) Generate random binary sequence of +1’s and -1’s. (b) Given different Power to the source and the relay as well (c) Multiply the symbols with the channel and then add white Gaussian noise. (d) At...

产生随机数

2013-01-13 上传
return ''.join(random.choice(alphanumeric) for _ in range(length)) random_sequence = generate_random_sequence(10) print(random_sequence) ``` 这段代码首先导入了`random`和`string`模块，然后定义了一个...

请为以下代码加注释：#include <iostream> #include <list> #include <random> using namespace std; int main() { // Generate page access sequence using random function random_device rd; mt19937 gen(rd()); uniform_int_distribution<> dis(0, 18); list<int> page_access_sequence; for (int i = 0; i < 54; i++) { page_access_sequence.push_back(dis(gen)); } // LRU algorithm for page replacement int M = 6; // Number of main memory frames list<int> main_memory; int page_faults = 0; for (auto it = page_access_sequence.begin(); it != page_access_sequence.end(); ++it) { // Check if page is already in main memory auto pos = find(main_memory.begin(), main_memory.end(), *it); if (pos != main_memory.end()) { // Page hit, move page to front of list main_memory.erase(pos); main_memory.push_front(*it); } else { // Page fault, replace least recently used page page_faults++; if (main_memory.size() == M) { main_memory.pop_back(); } main_memory.push_front(*it); } } // Output page replacement sequence and page fault rate cout << "Page replacement sequence: "; for (auto it = main_memory.begin(); it != main_memory.end(); ++it) { cout << *it << " "; } cout << endl; cout << "Page fault rate: " << (double)page_faults / (double)54 << endl; return 0; }

2023-06-12 上传
#include <random> // 随机数生成器 using namespace std; int main() { // 使用随机函数生成页面访问序列 random_device rd; // 生成随机种子 mt19937 gen(rd()); // 随机数生成器 uniform_int_distribution...

def generate_midi(generator, output_file, start_sequence): # 加载模型参数 generator.load_weights('weights.hdf5') # 计算音符和和弦的数量 notes = load_midi(start_sequence) pitchnames = sorted(set(notes)) n_vocab = len(set(notes)) # 准备输入序列 sequence_length = 100 note_to_int = dict((note, number) for number, note in enumerate(pitchnames)) network_input = [] for i in range(0, len(notes) - sequence_length, 1): sequence_in = notes[i:i + sequence_length] network_input.append([note_to_int[char] for char in sequence_in]) # 生成 MIDI 文件 start = np.random.randint(0, len(network_input)-1) int_to_note = dict((number, note) for number, note in enumerate(pitchnames)) pattern = network_input[start] prediction_output = [] for note_index in range(500): prediction_input = np.reshape(pattern, (1, len(pattern), 1)) prediction_input = prediction_input / float(n_vocab) prediction = generator.predict(prediction_input, verbose=0) index = np.argmax(prediction) result = int_to_note[index] prediction_output.append(result) pattern.append(index) pattern = pattern[1:len(pattern)] offset = 0 output_notes = [] # 创建音符和和弦对象 for pattern in prediction_output: # 如果是和弦 if ('.' in pattern) or pattern.isdigit(): notes_in_chord = pattern.split('.') notes = [] for current_note in notes_in_chord: new_note = note.Note(int(current_note)) new_note.storedInstrument = instrument.Piano() notes.append(new_note) new_chord = chord.Chord(notes) new_chord.offset = offset output_notes.append(new_chord) # 如果是音符 else: new_note = note.Note(pattern) new_note.offset = offset new_note.storedInstrument = instrument.Piano() output_notes.append(new_note) # 增加偏移量 offset += 0.5 # 创建 MIDI 流对象 midi_stream = stream.Stream(output_notes) # 保存 MIDI 文件 midi_stream.write('midi', fp=output_file)

2023-06-07 上传
这段代码是用来生成 MIDI 音乐的，其中使用了一个生成器模型来生成音乐。在生成 MIDI 音乐之前，先加载模型参数，并准备输入序列。接下来，从输入序列中随机选择一个起始点，然后使用生成器模型来预测下一个音符或...

找出下面代码中的错误并改正import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置信道错误概率p和码率R p = 0.01 R = 1000 # 设置典型集参数epsilon和n epsilon = 0.01 n = 10 # 生成随机序列 np_random_sequence = np.random.randint(0, 10000, size=R) # 接收比特 data = np.zeros((R, n)) data[np.where(np.random.rand(n) < p), :] = 1 # 进行解码 decoded = np.zeros((R,)) decoded[np.where(np.random.rand(n) < p), :] = 0 # 仿真性能 for i in range(R): # 计算平均错误概率和最大错误概率 P(a) = (data[i, :] - Decoded[i, :]) / (data[i, :] - Decoded[i, :]) * 100 P(b) = (data[i, :] - Decoded[i, :]) / (data[i, :] - Decoded[i, :]) * 100 # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(i + 1, R, i + 1) * R / n, P(a), label='A') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('的错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show() # 绘制性能曲线 plt.plot(np.arange(i + 1, R, i + 1) * R / n, P(b), label='B') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('的错误率') plt.title('Random 编码 (p = 0.01, R = 1000)') plt.show()

2023-06-03 上传
2. In line 16, `np.random.rand(n)` was changed to `np.random.rand(R, n)` to generate random bits for all R transmissions. 3. In line 20, `decoded` was initialized with 1s instead of 0s, so it was ...

def random_masking(self, x, mask_ratio): """ Perform per-sample random masking by per-sample shuffling. Per-sample shuffling is done by argsort random noise. x: [N, L, D], sequence """ N, L, D = x.shape # batch, length, dim len_keep = int(L * (1 - mask_ratio)) noise = torch.rand(N, L, device=x.device) # noise in [0, 1] # sort noise for each sample ids_shuffle = torch.argsort(noise, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1) # keep the first subset ids_keep = ids_shuffle[:, :len_keep] x_masked = torch.gather(x, dim=1, index=ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, D)) # generate the binary mask: 0 is keep, 1 is remove mask = torch.ones([N, L], device=x.device) mask[:, :len_keep] = 0 # unshuffle to get the binary mask mask = torch.gather(mask, dim=1, index=ids_restore) return x_masked, mask, ids_restore

2023-07-08 上传
首先，根据输入张量x的设备，在设备上生成一个形状为[N, L]的随机噪声张量noise，噪声的取值范围在[0, 1]之间。 然后，对每个样本的噪声进行排序，得到对应的排序索引ids_shuffle。ids_shuffle的排序方式是升序，较...

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2022-07-14 上传
The function is used to generate a pseudo-random code generation of any GPS satellite 37 C / A codes Sv_id - satellite number cod - a vector comprising an output sequence g2s - vector containing the ...

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2023-03-30 上传
It is a pseudorandom number generator that uses a deterministic algorithm to generate a sequence of numbers that appear to be random. The class provides methods to generate random numbers of ...
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