四种分布 随机数拟合C+MATLABWord文件下载.docx
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doublegauss（doublemean,doublesigma,longint*s）
inti;
doublex,y;
for（x=0,i=0;
i<
12;
i++）
x+=junyun（0.0,1.0,s）;
x=x-6.0;
y=mean+x*sigma;
returny;
intmain（）
inti,j,num;
doublex,mean,sigma;
longints;
cout<
<
"
输入均值和方差的值"
endl;
cin>
>
mean>
sigma;
输入随机种子:
s;
输入生成随机数个数:
num;
ofstreamcout（"
zhengtai.txt"
）;
for（i=0;
{
x=gauss（mean,sigma,&
s）;
cout<
x;
cout<
"
;
}
return0;
运行程序：
正态分布拟合图
2均匀分布
stdio.h>
math.h>
stdlib.h>
iostream.h>
conio.h>
time.h>
graphics.h"
floata,b,c;
intn,type;
floatnextGaussian（floata,floatb）
{
floatv0,v1,v2,s;
floatnextNextGaussian;
//inthaveNextNextGaussian=0;
do
{do
v1=2*（（（float）rand（）/RAND_MAX））-1;
//between-1.0and1.0
v2=2*（（（float）rand（）/RAND_MAX））-1;
s=v1*v1+v2*v2;
}while（s>
=1||s==0）;
floatmultiplier=float（sqrt（-2*log（s）/s））;
nextNextGaussian=v2*multiplier;
//haveNextNextGaussian=1;
v0=v1*multiplier;
//均值为0，方差为1的标准正态分布
}while（s>
returnv0*b+a;
//产生均值为a,方差为b的随机信号
floatAverageRandom（floatmin,floatmax）
floatc1;
c1=（（（float）rand（）/RAND_MAX））*（max-min）+min;
returnc1;
floatsl（intn,inttype,floata,floatb）
floata1,b1;
a1=a;
b1=b;
if（type==0）
c=AverageRandom（a1,b1）;
//产生均匀分布U（a,b）
returnc;
elseif（type==1）
c=nextGaussian（a1,b1）;
//产生高斯分布N（a,b）
voidmain（）
{intdet;
int*count;
floatbefore,next;
float*xplot;
float*s;
FILE*outfile;
srand（time（0））;
请输入产生的信号类型--0：
平均分布，1：
高斯分布：
cin>
type;
if（type==1）
{
请输入产生点的均值和方差：
cin>
a>
b;
}
else
{cout<
请输入产生点范围：
请输入产生点的个数：
n;
s=newfloat[n];
outfile=fopen（"
output.txt"
"
w"
for（inti=0;
i++）
{c=sl（n,type,a,b）;
fprintf（outfile,"
%f"
c）;
s[i]=c;
cout<
请输入测试的精确度1--1000:
cin>
det;
count=newint[det];
xplot=newfloat[det];
FILE*outfile1;
FILE*outfile2;
outfile1=fopen（"
count.txt"
outfile2=fopen（"
xplot.txt"
if（type==0）//如果是均匀分布的话
{before=a;
next=a+（b-a）/det;
for（intk=0;
k<
k++）
{count[k]=0;
for（intj=0;
j<
j++）
{if（s[j]>
before&
&
s[j]<
next）
count[k]=count[k]+1;
xplot[k]=（before+next）/2;
before=before+（b-a）/det;
next=next+（b-a）/det;
}
else//如果是高斯分布的话
{a=a-3*b;
b=a+6*b;
before=a;
next=a+（b-a）/det;
{
if（s[j]>
均匀分布数据直方图
3泊松分布
doubleU_Random（）;
//均匀随机数0到1
intpossion（intLambda）;
//泊松分布随机数
main（）
doubleu;
floata;
intLambda;
//可以改为需要的目标平均值
inti;
intn;
float*s;
FILE*outfile;
printf（"
Lambda=\n"
scanf（"
%d"
&
Lambda）;
srand（（unsigned）time（NULL））;
//种子
u=U_Random（）;
n=\n"
n）;
s=newfloat[n];
outfile=fopen（"
for（i=0;
i++）//产生n个
a=possion（Lambda）;
fprintf（outfile,"
a）;
s[i]=a;
delete[]s;
intpossion（intLambda）/*generatepoissonrd,withmean=Lamda*/
intk=0;
doublep=1.0;
doublel,u;
l=exp（-Lambda）;
/*exp（-Lambda）isdicimalzero*/
//printf（"
l=%.15lf\n"
l）;
while（p>
=l）
p*=u;
k++;
returnk-1;
doubleU_Random（）/*0to1rd*/
doublef;
f=（double）（rand（）%1001）;
returnf/1000.0;
泊松分布拟合图
4指数分布
doublejunyun（doublea,doubleb,longint*seed）//采取的方法是混合同余法其中D,C,M都是自定义的常数
doubleexponent（doublebeta,longint*s）
doubleu,x;
u=junyun（0.0,1.0,s）;
x=-beta*log（u）;
returnx;
doublex,beta;
输入均值μ:
beta;
zhishu.txt"
x=exponent（beta,&
x<
指数分布直方图
指数分布曲线图
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