matlab中的mvnrnd函数用法
使用matlab来实现:clear all;close all; clc;% 第一组数据mul=[0,0]; % 均值S1=[.1 0;0 .1]; % 协方差data1=mvnrnd(mul, S1, 100); % 产生高斯分布数据% 第二组数据mu2=[1.25 1.25];S2=[.1 0;0 .1];data2=mvnrnd(mu2,S2,100);% 第三组数据...
·
使用matlab来实现:
clear all;close all; clc;
% 第一组数据
mul=[0,0]; % 均值
S1=[.1 0;0 .1]; % 协方差
data1=mvnrnd(mul, S1, 100); % 产生高斯分布数据
% 第二组数据
mu2=[1.25 1.25];
S2=[.1 0;0 .1];
data2=mvnrnd(mu2,S2,100);
% 第三组数据
mu3=[-1.25;1.25]
S3=[.1 0;0 .1]
data3=mvnrnd(mu3,S3,100)
% 显示数据
plot(data1(:,1),data1(:, 2),'b+');
hold on;
plot(data2(:,1),data2(:,2),'r+');
plot(data3(:,1),data3(:,2),'g+');
如图所示:
下面是mvnrnd函数的说明
>> help mvnrnd
mvnrnd - Multivariate normal random numbers
This MATLAB function returns an n-by-d matrix R of random vectors chosen from
the multivariate normal distribution with mean MU, and covariance SIGMA.
R = mvnrnd(MU,SIGMA)
r = mvnrnd(MU,SIGMA,cases)可以看到生成的是n行d类的均值为MU,协方差是SIGMA的矩阵
「智能机器人开发者大赛」官方平台，致力于为开发者和参赛选手提供赛事技术指导、行业标准解读及团队实战案例解析;聚焦智能机器人开发全栈技术闭环，助力开发者攻克技术瓶颈，促进软硬件集成、场景应用及商业化落地的深度研讨。 加入智能机器人开发者社区iRobot Developer，与全球极客并肩突破技术边界，定义机器人开发的未来范式！
更多推荐
9
0- 0
已为社区贡献1条内容
所有评论(0)