實(shí)驗(yàn)一-隨機(jī)信號(hào)的產(chǎn)生、相關(guān)分析及其應(yīng)用實(shí)驗(yàn)

大連理工大學(xué)實(shí)驗(yàn)預(yù)習(xí)報(bào)告學(xué)院〔系〕：信息與通信工程學(xué)院專業(yè)：電子信息工程班級(jí)：1401姓名：*****學(xué)號(hào)：*****組：___實(shí)驗(yàn)時(shí)間：2023/10/31實(shí)驗(yàn)室：C227實(shí)驗(yàn)臺(tái)：指導(dǎo)教師：李小兵實(shí)驗(yàn)I：隨機(jī)信號(hào)的產(chǎn)生、相關(guān)分析及其應(yīng)用實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮鸵笸ㄟ^(guò)實(shí)驗(yàn)理解掌握隨機(jī)信號(hào)樣本生成的原理和方法、掌握隨機(jī)過(guò)程相關(guān)函數(shù)的計(jì)算原理和方法。訓(xùn)練MATLAB程序代碼編寫能力，要求完成以下工作，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與理論分析對(duì)照。1.基于均勻分布偽隨機(jī)數(shù)，掌握均勻分布白噪聲典型生成方法。2.基于均勻分布偽隨機(jī)數(shù)，掌握高斯分布白噪聲典型生成方法。3.掌握隨機(jī)信號(hào)相關(guān)函數(shù)計(jì)算、相關(guān)分析及實(shí)現(xiàn)方法。實(shí)驗(yàn)原理和內(nèi)容 1實(shí)驗(yàn)原理較簡(jiǎn)單的偽隨機(jī)序列產(chǎn)生方法是采用數(shù)論中基于數(shù)環(huán)理論的線性同余法〔乘同余法、混合同余法〕，其迭代公式的一般形式為f(x)=(r*x+b)ModM，其離散形式為s(n+1)=[r*s(n)+b]ModM。其中，s(n)為n時(shí)刻的隨機(jī)數(shù)種子，r為擴(kuò)展因子，b為固定擾動(dòng)項(xiàng)，M為循環(huán)模，ModM表示對(duì)M取模。為保證s(n)的周期為M，r的取值應(yīng)滿足r=4k+1，pM2，k與p的選取應(yīng)滿足：r<M，r(M-1)+1<231-1。通常公式中參數(shù)常用取值為s(0)=12357，r=2045，b=1，M=1048576。較簡(jiǎn)單的高斯白噪聲產(chǎn)生方法是基于概率論中的中心極限定理。即無(wú)窮多個(gè)同分布隨機(jī)變量之和構(gòu)成隨機(jī)變量服從高斯分布。方便起見(jiàn)，可用N個(gè)〔通常N=12〕均勻分布隨機(jī)變量之和Xi近似高斯分布隨機(jī)變量。假設(shè)Xi，i=0,1,…,11在[0,1)上服從均勻分布，那么Y=i=011隨機(jī)信號(hào)相關(guān)函數(shù)計(jì)算、相關(guān)分析及實(shí)現(xiàn)方法原理：離散隨機(jī)序列自相關(guān)函數(shù)定義為Rx(m)=E[x(n)x(n+m)]。對(duì)于各態(tài)歷經(jīng)隨機(jī)過(guò)程，統(tǒng)計(jì)平均可用時(shí)間平均代替，即Rx(m)=limn→∞12N+1n=-NNxnx(n+m)工程實(shí)踐中，無(wú)法獲得無(wú)限長(zhǎng)數(shù)據(jù)，只能用有限平均來(lái)近似，即Rx(m)=1N-m 2實(shí)驗(yàn)內(nèi)容(1)編程實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生10000個(gè)在(0,1)區(qū)間均勻分布隨機(jī)數(shù)。計(jì)算生成隨機(jī)數(shù)的1~4階矩，最大值，最小值，頻度直方圖。(2)編程實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生10000個(gè)N(3,4)高斯隨機(jī)數(shù)。計(jì)算生成隨機(jī)數(shù)的1~4階矩，最大值，最小值，頻度直方圖。(3)編程實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生10000個(gè)N(1,2)高斯隨機(jī)數(shù)和10000個(gè)N(3,4)高斯隨機(jī)數(shù)。計(jì)算其自相關(guān)函數(shù)，計(jì)算兩個(gè)高斯隨機(jī)信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)。(4)生成一個(gè)10000點(diǎn)高斯隨機(jī)信號(hào)x(n)：N(1,4)。將該信號(hào)延遲N點(diǎn)，N<200，得到隨機(jī)信號(hào)y(n)。計(jì)算兩個(gè)信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)，搜索峰值位置估算延遲。3實(shí)驗(yàn)儀器設(shè)備微型計(jì)算機(jī)、Matlab開(kāi)發(fā)環(huán)境〔本報(bào)告采用MATLAB2023a〕實(shí)驗(yàn)步驟實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生

10000

個(gè)在(0,1)區(qū)間均勻分布隨機(jī)數(shù)。計(jì)算生成隨機(jī)數(shù)的1~4階矩，最大值，最小值，頻度直方圖。編程實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生10000個(gè)N(3,4)高斯隨機(jī)數(shù)。計(jì)算生成隨機(jī)數(shù)的1~4階矩，最大值，最小值，頻度直方編程實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生10000個(gè)N(1,2)高斯隨機(jī)數(shù)和10000個(gè)N(3,4)高斯隨機(jī)數(shù)。計(jì)算其自相關(guān)函數(shù)，計(jì)算兩個(gè)高斯隨機(jī)信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)。生成一個(gè)10000點(diǎn)高斯隨機(jī)信號(hào)x(n)：N(1,4)。將該信號(hào)延遲N點(diǎn)，N<200，得到隨機(jī)信號(hào)y(n)。、計(jì)算兩個(gè)信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)，搜索峰值位置估算延遲。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)記錄表格表1-1實(shí)驗(yàn)內(nèi)容〔1〕數(shù)據(jù)處理記錄表均值均方值三階原點(diǎn)矩四階原點(diǎn)矩最小值最大值表1-2實(shí)驗(yàn)內(nèi)容〔2〕數(shù)據(jù)處理記錄表均值均方值三階原點(diǎn)矩四階原點(diǎn)矩最小值最大值表1-3實(shí)驗(yàn)內(nèi)容〔4〕數(shù)據(jù)處理記錄表峰值位置延遲估算大連理工大學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告學(xué)院〔系〕：信息與通信工程學(xué)院專業(yè)：電子信息工程班級(jí)：1401姓名：*****學(xué)號(hào)：*****組：___實(shí)驗(yàn)時(shí)間：2023/10/31實(shí)驗(yàn)室：C227實(shí)驗(yàn)臺(tái)：指導(dǎo)教師：實(shí)驗(yàn)I：隨機(jī)信號(hào)的產(chǎn)生、相關(guān)分析及其應(yīng)用實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮鸵笸ㄟ^(guò)實(shí)驗(yàn)理解掌握隨機(jī)信號(hào)樣本生成的原理和方法、掌握隨機(jī)過(guò)程相關(guān)函數(shù)的計(jì)算原理和方法。訓(xùn)練MATLAB程序代碼編寫能力，要求完成以下工作，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與理論分析對(duì)照。1.基于均勻分布偽隨機(jī)數(shù)，掌握均勻分布白噪聲典型生成方法。2.基于均勻分布偽隨機(jī)數(shù)，掌握高斯分布白噪聲典型生成方法。3.掌握隨機(jī)信號(hào)相關(guān)函數(shù)計(jì)算、相關(guān)分析及實(shí)現(xiàn)方法。實(shí)驗(yàn)原理和內(nèi)容1實(shí)驗(yàn)原理較簡(jiǎn)單的偽隨機(jī)序列產(chǎn)生方法是采用數(shù)論中基于數(shù)環(huán)理論的線性同余法〔乘同余法、混合同余法〕，其迭代公式的一般形式為f(x)=(r*x+b)ModM，其離散形式為s(n+1)=[r*s(n)+b]ModM。其中，s(n)為n時(shí)刻的隨機(jī)數(shù)種子，r為擴(kuò)展因子，b為固定擾動(dòng)項(xiàng)，M為循環(huán)模，ModM表示對(duì)M取模。為保證s(n)的周期為M，r的取值應(yīng)滿足r=4k+1，pM2，k與p的選取應(yīng)滿足：r<M，r(M-1)+1<231-1。通常公式中參數(shù)常用取值為s(0)=12357，r=2045，b=1，M=1048576。 2實(shí)驗(yàn)內(nèi)容(1)編程實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生10000個(gè)在(0,1)區(qū)間均勻分布隨機(jī)數(shù)。計(jì)算生成隨機(jī)數(shù)的1~4階矩，最大值，最小值，頻度直方圖。(2)編程實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生10000個(gè)N(3,4)高斯隨機(jī)數(shù)。計(jì)算生成隨機(jī)數(shù)的1~4階矩，最大值，最小值，頻度直方圖。(3)編程實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生10000個(gè)N(1,2)高斯隨機(jī)數(shù)和10000個(gè)N(3,4)高斯隨機(jī)數(shù)。計(jì)算其自相關(guān)函數(shù)，計(jì)算兩個(gè)高斯隨機(jī)信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)。(4)生成一個(gè)10000點(diǎn)高斯隨機(jī)信號(hào)x(n)：N(1,4)。將該信號(hào)延遲N點(diǎn)，N<200，得到隨機(jī)信號(hào)y(n)。計(jì)算兩個(gè)信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)，搜索峰值位置估算延遲。主要儀器設(shè)備微型計(jì)算機(jī)、Matlab開(kāi)發(fā)環(huán)境〔本報(bào)告采用MATLAB2023a〕〔注：以下為代碼內(nèi)容已經(jīng)有詳細(xì)的說(shuō)明已包括步驟和操作方法〕四、實(shí)驗(yàn)步驟與操作方法實(shí)驗(yàn)內(nèi)容〔1〕：編程實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生10000個(gè)在(0,1)區(qū)間均勻分布隨機(jī)數(shù)。計(jì)算生成隨機(jī)數(shù)的1~4階矩，最大值，最小值，頻度直方圖代碼如下：%%去除以前數(shù)據(jù)緩存以及命令行窗口的顯示clearclc%%均勻分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生%生成10000數(shù)據(jù)s=randuniform(1048576,1,2045,12357,10000);%%畫線figure,plot(s)%全部title('全部數(shù)據(jù)連線')figure,plot(s(1:100))%前100個(gè)數(shù)據(jù)title('前100個(gè)數(shù)據(jù)連線')%%畫點(diǎn)figure,plot(s,'.')%全部title('全部數(shù)據(jù)畫點(diǎn)')figure,plot(s(1:100),'*')%前100個(gè)數(shù)據(jù)title('前100個(gè)數(shù)據(jù)畫點(diǎn)')%%畫直方圖hist(s)title('10個(gè)區(qū)間')hist(s,100)title('100個(gè)區(qū)間')%%估計(jì)隨機(jī)數(shù)的分布[f,xi]=ksdensity(s);figure,plot(xi,f);title('利用MATLAB函數(shù)ksdensity估計(jì)得概率密度')%%隨機(jī)數(shù)的均值、均方值、一維三階原點(diǎn)矩、一維四階原點(diǎn)矩m=zeros(1,4);%生成[0000]fori=1:10000m(1)=m(1)+s(i);%均值m(2)=m(2)+s(i)^2;%二階矩m(3)=m(3)+s(i)^3;%三階m(4)=m(4)+s(i)^4;%四階endm5=max(s);%最大值m6=min(s);%最小值m=m/10000;disp(['均值=',num2str(m(1))]);disp(['均方值=',num2str(m(2))]);disp(['三階原點(diǎn)矩=',num2str(m(3))]);disp(['四階原點(diǎn)矩=',num2str(m(4))]);disp(['最大值=',num2str(m5)]);disp(['最小值=',num2str(m6)]);%比照：Matlab函數(shù)disp('========以下比照Matlab庫(kù)函數(shù)生成的數(shù)據(jù)========')disp('=====按任意鍵繼續(xù)=====')pause;%生成10000數(shù)據(jù)sm=rand(1,10000);%畫線figure,plot(sm)%全部title('全部數(shù)據(jù)連線')figure,plot(sm(1:100))%前100個(gè)數(shù)據(jù)title('前100個(gè)數(shù)據(jù)連線')%畫點(diǎn)figure,plot(sm,'.')%全部title('全部數(shù)據(jù)畫點(diǎn)')figure,plot(sm(1:100),'*')%前100個(gè)數(shù)據(jù)title('前100個(gè)數(shù)據(jù)畫點(diǎn)')%畫直方圖hist(sm)title('10個(gè)區(qū)間')hist(sm,100)title('100個(gè)區(qū)間')%估計(jì)隨機(jī)數(shù)的分布[f,xi]=ksdensity(sm);figure,plot(xi,f);title('利用MATLAB函數(shù)ksdensity估計(jì)得概率密度')%求隨機(jī)數(shù)的均值、均方值、一維三階原點(diǎn)矩、一維四階原點(diǎn)矩m=zeros(1,4);%生成[0000]fori=1:10000m(1)=m(1)+sm(i);%均值m(2)=m(2)+sm(i)^2;%二階矩m(3)=m(3)+sm(i)^3;%三階m(4)=m(4)+sm(i)^4;%四階endm5=max(sm);%最大值m6=min(sm);%最小值m=m/10000;disp(['均值=',num2str(m(1))]);disp(['均方值=',num2str(m(2))]);disp(['三階原點(diǎn)矩=',num2str(m(3))]);disp(['四階原點(diǎn)矩=',num2str(m(4))]);disp(['最大值=',num2str(m5)]);disp(['最小值=',num2str(m6)]);實(shí)驗(yàn)內(nèi)容(2)：編程實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生10000個(gè)N(3,4)高斯隨機(jī)數(shù)。計(jì)算生成隨機(jī)數(shù)的1~4階矩，最大值，最小值，頻度直方圖。代碼如下：%%去除以前數(shù)據(jù)緩存以及命令行窗口的顯示clearclc%%高斯分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生%生成10000數(shù)據(jù)m=0;a=1;num=10000;s=rnd(m,a,num);%rnd()自己編寫的產(chǎn)生高斯隨機(jī)數(shù)的函數(shù)%%畫線figure,plot(s)%全部title('全部數(shù)據(jù)連線')figure,plot(s(1:100))%前100個(gè)數(shù)據(jù)title('前100個(gè)數(shù)據(jù)連線')%%畫點(diǎn)figure,plot(s,'.')%全部title('全部數(shù)據(jù)畫點(diǎn)')figure,plot(s(1:100),'*')%前100個(gè)數(shù)據(jù)title('前100個(gè)數(shù)據(jù)畫點(diǎn)')%%畫直方圖hist(s)title('10個(gè)區(qū)間')hist(s,100)title('100個(gè)區(qū)間')%%估計(jì)隨機(jī)數(shù)的分布[f,xi]=ksdensity(s);figure,plot(xi,f);title('利用MATLAB函數(shù)ksdensity估計(jì)得概率密度')%%求隨機(jī)數(shù)的均值、均方值、一維三階原點(diǎn)矩、一維四階原點(diǎn)矩、最大值和最小值m=zeros(1,4);%生成[0000]fori=1:10000m(1)=m(1)+s(i);%均值m(2)=m(2)+s(i)^2;%二階矩m(3)=m(3)+s(i)^3;%三階m(4)=m(4)+s(i)^4;%四階endm5=max(s);%最大值m6=min(s);%最小值m=m/10000;disp(['均值=',num2str(m(1))]);disp(['均方值=',num2str(m(2))]);disp(['三階原點(diǎn)矩=',num2str(m(3))]);disp(['四階原點(diǎn)矩=',num2str(m(4))]);disp(['最大值=',num2str(m5)]);disp(['最小值=',num2str(m6)]);%%比照：Matlab函數(shù)disp('========以下比照Matlab庫(kù)函數(shù)生成的數(shù)據(jù)========')disp('========按任意鍵繼續(xù)========')%pause;%%生成10000數(shù)據(jù)sm=random('normal',0,1,1,num);%%畫線figure,plot(sm)%全部title('全部數(shù)據(jù)連線')figure,plot(sm(1:100))%前100個(gè)數(shù)據(jù)title('前100個(gè)數(shù)據(jù)連線')%%畫點(diǎn)figure,plot(sm,'.')%全部title('全部數(shù)據(jù)畫點(diǎn)')figure,plot(sm(1:100),'*')%前100個(gè)數(shù)據(jù)title('前100個(gè)數(shù)據(jù)畫點(diǎn)')%%畫直方圖hist(sm)title('10個(gè)區(qū)間')hist(sm,100)title('100個(gè)區(qū)間')%%估計(jì)隨機(jī)數(shù)的分布[f,xi]=ksdensity(sm);figure,plot(xi,f);title('利用MATLAB函數(shù)ksdensity估計(jì)得概率密度')%%求隨機(jī)數(shù)的均值、均方值、一維三階原點(diǎn)矩、一維四階原點(diǎn)矩、最大值和最小值m=zeros(1,4);%生成[0000]fori=1:10000m(1)=m(1)+sm(i);%均值m(2)=m(2)+sm(i)^2;%二階矩m(3)=m(3)+sm(i)^3;%三階m(4)=m(4)+sm(i)^4;%四階endm5=max(sm);%最大值m6=min(sm);%最小值m=m/10000;disp(['均值=',num2str(m(1))]);disp(['均方值=',num2str(m(2))]);disp(['三階原點(diǎn)矩=',num2str(m(3))]);disp(['四階原點(diǎn)矩=',num2str(m(4))]);disp(['最大值=',num2str(m5)]);disp(['最小值=',num2str(m6)]);實(shí)驗(yàn)內(nèi)容〔3〕：(3)編程實(shí)現(xiàn)產(chǎn)生10000個(gè)N(1,2)高斯隨機(jī)數(shù)和10000個(gè)N(3,4)高斯隨機(jī)數(shù)。計(jì)算其自相關(guān)函數(shù)，計(jì)算兩個(gè)高斯隨機(jī)信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)。代碼如下：%%去除以前數(shù)據(jù)緩存以及命令行窗口的顯示clearclc%定義高斯隨機(jī)的方差和均值及產(chǎn)生的數(shù)量m1=1;a1=2;m2=3;a2=4;num=10000;%利用自帶函數(shù)產(chǎn)生高斯隨機(jī)數(shù)d1=random('norm',1,2,1,num);d2=random('norm',3,4,1,num);%計(jì)算自相關(guān)和互相關(guān)函數(shù)Rx1=xcorr(d1);Rx2=xcorr(d1);Rx1x2=xcorr(d1,d2);m=-num+1:num-1;figure,plot(m,Rx1);figure,plot(m,Rx2);figure,plot(m,Rx1x2);實(shí)驗(yàn)內(nèi)容〔4〕：(4)生成一個(gè)10000點(diǎn)高斯隨機(jī)信號(hào)x(n)：N(1,4)。將該信號(hào)延遲N點(diǎn)，N<200，得到隨機(jī)信號(hào)y(n)。計(jì)算兩個(gè)信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)，搜索峰值位置估算延遲。代碼如下：%%去除以前數(shù)據(jù)緩存以及命令行窗口的顯示clearclc%定義高斯隨機(jī)的方差和均值及產(chǎn)生的數(shù)量m1=1;a1=4;num=10000;fs=500;N=100;long=1000;%由于數(shù)據(jù)過(guò)多，延時(shí)圖比擬不明顯，顯示1000個(gè)數(shù)據(jù)%利用自帶函數(shù)產(chǎn)生高斯隨機(jī)數(shù)x1=random('norm',1,4,1,num);x2=random('norm',1,4,1,num);x=random('norm',1,4,1,N);%產(chǎn)生一個(gè)1維N個(gè)隨機(jī)高斯隨機(jī)數(shù)，用來(lái)替換延時(shí)后的空位%延時(shí)Nfori=1:10000if(i<=100)x2(i)=0;%將延時(shí)后的前100用零代替elsex2(i)=x1(i-N);endendfigure,subplot(2,1,1),plot(x1(1:long));title('原隨機(jī)信號(hào)')subplot(2,1,2),plot(x2(1:long),'r');%延遲與原隨機(jī)信號(hào)同一張圖中比擬title('用0替換延時(shí)后的延時(shí)信號(hào)')[cor11,lag11]=xcorr(x1,x2);figure,plot(lag11/fs,cor11)title('延時(shí)100且用高斯隨機(jī)數(shù)替代延時(shí)后兩個(gè)函數(shù)的互相關(guān)函數(shù)')%求最大值，和延時(shí)max11=0;fori=1:10000if(cor11(1,i)>max11)max11=cor11(1,i);delay11=lag11(1,i);endendmax11delay11%延時(shí)Nfori=1:10000if(i>N)x2(i)=x1(i-N);elsex2(i)=x(i);%將延時(shí)后的前100用產(chǎn)生的高斯隨機(jī)數(shù)代替endendfigure,subplot(2,1,1),plot(x1(1:long));%延遲與原隨機(jī)信號(hào)同一張圖中比擬title('原隨機(jī)信號(hào)')subplot(2,1,2),plot(x2(1:long),'r');%延遲與原隨機(jī)信號(hào)同一張圖中比擬title('用高斯隨機(jī)數(shù)替換后的延時(shí)信號(hào)')[cor12,lag12]=xcorr(x1,x2);figure,plot(lag12/fs,cor12)title('延時(shí)100且用高斯隨機(jī)數(shù)替代延時(shí)后兩個(gè)函數(shù)的互相關(guān)函數(shù)')%求最大值，和延時(shí)max12=0;fori=1:10000if(cor12(1,i)>max12)max12=cor12(1,i);delay12=lag12(1,i);endendmax12delay12附：本次作業(yè)中用到的兩個(gè)隨機(jī)信號(hào)源代碼產(chǎn)生(0,1)區(qū)間均勻分布隨機(jī)數(shù)的函數(shù)：functions=randuniform(M,b,r,first,num)%%調(diào)用例如：s=randuniform(1048576,1,2045,12357,10000)%其中，s(n)為n時(shí)刻的隨機(jī)數(shù)種子，r為擴(kuò)展因子，b為固定擾動(dòng)項(xiàng)，M為循環(huán)模，ModM表示對(duì)M取模。%通常公式中參數(shù)常用取值為s(0)=12357，r=2045，b=1，M=1048576。s=zeros(1,num);s(1)=first;fori=2:nums(i)=mod(s(i-1)*r+b,M);ends=s/M;高斯隨機(jī)序列產(chǎn)生函數(shù)：function[s1,s2]=rnd(m,a,num)%其中a是均值，m是方差，num變量那么是數(shù)據(jù)量%%調(diào)用例如：s=rnd(0,1,1000),x1=rand(1,num);x2=rand(1,num);y1=sqrt(-2*log(x1)).*cos(2*pi*x2);y2=sqrt(-2*log(x1)).*sin(2*pi*x2);s1=a*y1+m;s2=a*y2+m;end五、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)記錄和處理實(shí)驗(yàn)內(nèi)容〔2〕結(jié)果：圖1-1.1：10000個(gè)均勻隨機(jī)數(shù)的連線圖〔自編函數(shù)〕圖1-1.2：前100個(gè)均勻隨機(jī)數(shù)連線圖〔自編函數(shù)〕圖1-1.3：10000個(gè)均勻隨機(jī)數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)圖〔自編函數(shù)〕圖1-1.4：10000個(gè)均勻隨機(jī)變量頻度直方圖〔自編函數(shù)〕圖1-1.5：估得的概率密度圖〔自編函數(shù)〕圖1-1.6：10000個(gè)均勻隨機(jī)數(shù)的連線圖〔庫(kù)函數(shù)〕圖1-1.7：前100個(gè)均勻隨機(jī)數(shù)的連線圖〔庫(kù)函數(shù)〕圖1-1.9：10000個(gè)均勻隨機(jī)變量頻度直方圖〔庫(kù)函數(shù)〕圖1-1.8：10000個(gè)均勻隨機(jī)數(shù)的數(shù)據(jù)點(diǎn)圖〔自編函數(shù)〕圖1-1.10：估得的概率密度圖〔庫(kù)函數(shù)〕以下是得到的運(yùn)算數(shù)據(jù)：表1-1.1實(shí)驗(yàn)內(nèi)容〔1〕自編函數(shù)數(shù)據(jù)處理記錄表均值均方值三階原點(diǎn)矩0.497240.330620.24762四階原點(diǎn)矩最小值最大值0.197957.6294e-060.99986表1-1.2實(shí)驗(yàn)內(nèi)容〔1〕庫(kù)函數(shù)數(shù)據(jù)處理記錄表均值均方值三階原點(diǎn)矩0.499560.332460.24874四階原點(diǎn)矩最小值最大值0.198477.0261e-050.99979實(shí)驗(yàn)內(nèi)容〔2〕結(jié)果：圖1-2.1：10000個(gè)高斯隨機(jī)數(shù)的連線圖〔自編函數(shù)〕圖1-2.2：前100個(gè)高斯隨機(jī)數(shù)的連線圖〔自編函數(shù)〕圖1-2.3：10000個(gè)高斯隨機(jī)數(shù)的數(shù)據(jù)點(diǎn)圖〔自編函數(shù)〕圖1-2.4：10000個(gè)高斯隨機(jī)變量頻度直方圖〔自編函數(shù)〕圖1-2.5：估得的高斯概率密度圖〔自編函數(shù)〕圖1-2.6：10000個(gè)高斯隨機(jī)數(shù)的連線圖〔庫(kù)函數(shù)〕圖1-2.7：前100個(gè)高斯隨機(jī)數(shù)的連線圖〔庫(kù)函數(shù)〕圖1-2.8：10000個(gè)高斯隨機(jī)數(shù)的數(shù)據(jù)點(diǎn)圖〔庫(kù)函數(shù)〕圖1-2.9：10000個(gè)高斯隨機(jī)變量頻度直方圖〔庫(kù)函數(shù)〕圖1-2.10：估得的高斯概率密度圖〔庫(kù)函數(shù)〕以下是得到的運(yùn)算數(shù)據(jù)：表1-2.1實(shí)驗(yàn)內(nèi)容〔2〕自編函數(shù)數(shù)據(jù)處理記錄表均值均方值三階原點(diǎn)矩-0.0106970.99069-0.011689四階原點(diǎn)矩最小值最大值2.9351-3.77273.945表1-2.2實(shí)驗(yàn)內(nèi)容〔2〕庫(kù)函數(shù)數(shù)據(jù)處理記錄表均值均方值三階原點(diǎn)矩-0.00218151.0159-0.022676四階原點(diǎn)矩最小值最大值3