怎么能产生个高斯分布呢？

[job82824]

不是一个图谱的那种，我是想要个累加形式的高斯分布，每次循环产生0~1024道的单道的计数，每次产生的单道计数n>=1；然后要求最后每道的累加和分布呈现是高斯函数形式的？

[job82824]

没有人回答呀，55555

[finder_zhang]

楼主,说具体点.

[job82824]

就是每次随机产生一些计数:
x -- y
0 -- 0
1--- 0
...
250 --15
251 -- 4
...
500 --10
501 --4
...
每一道上能够有一些计数，每道的计数然后经过几十次或者上百次的累加，形成一个高斯分布。
y=A*exp(-(x-B)^2/C);
怎么实现？

[finder_zhang]

明白,这个有意思,试一下先!

[wozhenshicainiao]

实力有限！

[finder_zhang]

好,再想想.

[finder_zhang]

#include <cmath>

const double PI = 3.141592654;		//圆周率

//分布方程
double CDrawLayoutDlg::Layout(double x)
{
	if(!UpdateData())	return 0;
	double CONA = 1/( sqrt(2*PI)*m_fEditSigema ) ;
	double CONC = 2 * m_fEditSigema * m_fEditSigema;
	double rtn = CONA * exp(-pow(x-m_fEditMu,2)/CONC);
    return rtn;
}

//积分函数
double CDrawLayoutDlg::FintegralEx(double x1,double x2,double delta)
{
	double rtn = 0;
	for (double n = x1;x2-n>(delta/2);n+=delta)
	{
		rtn += delta*Layout(n);
	}
	return rtn;
}

//范围包含查找,折半查找法
int CDrawLayoutDlg::FindHalf(int* pData,int iLen,int iFind)
{
	if(iLen <= 1){
		return (pData[0] <= iFind)?1:0;
	}
	if (pData[iLen/2 - 1] <= iFind && iFind< pData[iLen/2]){
		return iLen/2;
	}
	else if(iFind < pData[iLen/2 - 1]){
		return FindHalf(pData,iLen/2,iFind);
	}
	else{
		return iLen/2 + FindHalf(pData + iLen/2,(iLen+1)/2,iFind);
	}
}

//主函数
void CDrawLayoutDlg::OnBtnDraw()
{
	// TODO: Add your control notification handler code here
	if(!UpdateData())	return;

	//负无穷到正无穷积分,其实不是真的要算,只是验证一下积出来是否等于1
	// -5 到 5 ,积出来是0.999999
	double fTotalEx = FintegralEx(-5,5,0.001);

	double fDelta[1000];	//存放各个区间的几率

	int i=0;
	double n;
	for (n = -5;n<5-0.01;n+=0.01,++i)	//求各区间几率
	{
		fDelta[i] = FintegralEx(n,n+0.01,0.001);
	}

	int iDeltaSpr[1000];	//存放各个区间的分隔数
	double fOdds=0;
	for (i=0;i<1000;++i)		//通过几率求分隔数
	{
		fOdds+=fDelta[i];
		iDeltaSpr[i] = int(RAND_MAX * fOdds);
	}

	int iRand;
	srand(time(0));
	int iCount[1000];		//存放各个区间的出现次数
	ZeroMemory(iCount,1000*4);
	for (i=0;i<m_iEditTestCnt;++i)	//循环N次,得结果
	{
		iRand = rand();
		iCount[FindHalf(iDeltaSpr,1000,iRand)]++;
	}

	CRect rt;						//显示结果
	GetClientRect(rt);
	CClientDC dc(this);
//	double fScale=double(rt.Height())*0.8/ iCount[500];	//显示的比例
	for (i=0;i<1000;++i)
	{
		dc.MoveTo(i,rt.Height() - 10);
		dc.LineTo(i,rt.Height() - 10-iCount[i]);			//输出测试图,看最终结果
		//dc.LineTo(i,rt.Height() - 10-fDelta[i]*20000);	//输出几率图,看中间结果
	}
}	

写了一个代码,在工程里面可以自己输入 u 与 sigema 还有 测试次数 的.
u 控制平均值,也就是横轴的位置
sigema 控制值的分散程度,就是尖与平.

可以加个QQ拿个工程去测试一下 QQ 644832501

[finder_zhang]

根据乘法分配率.
积分的函数改一下,效应应该会好一些.

double CDrawLayoutDlg::FintegralEx(double x1,double x2,double delta)
{
// 	double rtn = 0;
// 	for (double n = x1;x2-n>(delta/2);n+=delta)
// 	{
// 		rtn += delta*Layout(n);
// 	}
// 	return rtn;

	double rtn = 0;
	for (double n = x1;x2-n>(delta/2);n+=delta)
	{
		rtn += Layout(n);
	}
	return rtn*delta;
}

[finder_zhang]

光是画曲线,没问题,画了个N[0,1]的曲线.
要一次一次地累加,主要是如果去做那个每次出现在哪里的机率的控制.
如果是把0-1024的每一格的机率,描述成每一格的积分 除以 0-正无穷的积分.
这样求出0-1024每格的机率,循环rand()几十万次.不知这样符不符合?

[job82824]

[Quote=引用 6 楼 finder_zhang 的回复:]

光是画曲线,没问题,画了个N[0,1]的曲线.
要一次一次地累加,主要是如果去做那个每次出现在哪里的机率的控制.
如果是把0-1024的每一格的机率,描述成每一格的积分 除以 0-正无穷的积分.
这样求出0-1024每格的机率,循环rand()几十万次.不知这样符不符合?
[/Quote]
rand()当然可以了，但是问题是怎么能让峰位处的产生计数的几率更大一些？就是比两边高一些，这样累加起来肯定就是高斯分布了。还是请兄弟们帮下忙吧，解决了问题我会加100分的！