四种分布 随机数拟合C+MATLAB.docx
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四种分布随机数拟合C+MATLAB
四种函数的拟合
1正态分布
#include
//#include"iomanip.h"
#include"iomanip"
#include
#include
usingnamespacestd;
constintA=2045;
constintC=1;
constintM=1048576;//2的20次方
doublejunyun（doublea,doubleb,longint*seed）//采取的方法是混合同余法其中A,C,M都是自定义的常数
{
doublet;
*seed=A*（*seed）+C;
*seed=（*seed）%M;
t=（*seed）/（double）M;
t=a+（b-a）*t;
returnt;
}
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"<cin>>mean>>sigma;
cout<<"输入随机种子:
"<cin>>s;
cout<<"输入生成随机数个数:
"<cin>>num;
ofstreamcout（"zhengtai.txt"）;
for（i=0;i{
x=gauss（mean,sigma,&s）;
cout<cout<<"";
}
return0;
运行程序：
}
正态分布拟合图
2均匀分布
#include
#include
#include
#include
#include
#include
//#include"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;//between-1.0and1.0
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>=1||s==0）;
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）
returnc;
}
}
voidmain（）
{intdet;
int*count;
floatbefore,next;
float*xplot;
float*s;
FILE*outfile;
srand（time（0））;
cout<<"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）
{
cout<<"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：
";
cin>>a>>b;
}
cout<<"请输入产生点的个数：
";
cin>>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","w"）;
outfile2=fopen（"xplot.txt","w"）;
if（type==0）//如果是均匀分布的话
{before=a;
next=a+（b-a）/det;
for（intk=0;k{count[k]=0;
for（intj=0;j{if（s[j]>before&&s[j]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;
for（intk=0;k{count[k]=0;
for（intj=0;j{
if（s[j]>before&&s[j]count[k]=count[k]+1;
}
xplot[k]=（before+next）/2;
before=before+（b-a）/det;
next=next+（b-a）/det;
}
}
}
运行程序：
均匀分布数据直方图
3泊松分布
#include
#include
#include
#include
#include
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（）;
printf（"n=\n"）;
scanf（"%d",&n）;
s=newfloat[n];
outfile=fopen（"output.txt","w"）;
for（i=0;i{
a=possion（Lambda）;
fprintf（outfile,"%f",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）
{
u=U_Random（）;
p*=u;
k++;
}
returnk-1;
}
doubleU_Random（）/*0to1rd*/
{
doublef;
f=（double）（rand（）%1001）;
returnf/1000.0;
}
运行程序：
泊松分布拟合图
4指数分布
#include
//#include"iomanip.h"
#include"iomanip"
#include
#include
usingnamespacestd;
constintA=2045;
constintC=1;
constintM=1048576;//2的20次方
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
{
doublet;
*seed=A*（*seed）+C;
*seed=（*seed）%M;
t=（*seed）/（double）M;
t=a+（b-a）*t;
returnt;
}
doubleexponent（doublebeta,longint*s）
{
doubleu,x;
u=junyun（0.0,1.0,s）;
x=-beta*log（u）;
returnx;
}
intmain（）
{
inti,j,num;
doublex,beta;
longints;
cout<<"输入均值μ:
"<cin>>beta;
cout<<"输入随机种子:
"<cin>>s;
cout<<"输入生成随机数个数:
"<cin>>num;
ofstreamcout（"zhishu.txt"）;
for（i=0;i{
x=exponent（beta,&s）;
cout<}
return0;
}
运行程序：
指数分布直方图
指数分布曲线图
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