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应用统计与随机过程实验报告 (2)

应用统计与随机过程实验报告 (2)
应用统计与随机过程实验报告 (2)

实验二正弦信号的相关积累检测仿真

一、实验目的

通过正弦信号的相关积累检测仿真实验,了解相关函数在信号检测、信号参数估计等方面的应用,掌握基于集合统计的相关函数估计方法,了解噪声对信号检测及信号参数估计精度的影响;培养计算机编程能力。

二、实验要求

给定参数N=128,N’=32;σ=0.2,n0=64,S=1

采用MATLAB或VB语言进行编程

1)运用正态分布随机数产生函数产生均值为零、根方差σ=0.2的噪

声样本序列 [或可参考实验1的正态分布产生方法]

{u(n)|n=1,2,…,128};画出噪声u(n)的波形图。

2)产生信号{s(n-n0)|n=1,2,…,128},画出信号波形图。

3)画出含噪信号{x(n)=s(n-n0)+u(n)|n=1,2,…,128}的波形图。

4)计算无信号情况下[x(n)=u(n)]的{rxsN(m)|m=0,1,…,96};画出

波形图。

5)计算有信号情况下[x(n)=s(n-n0)+u(n)]的

{rxsN(m)|m=0,1,…,96},画出波形图。

6)比较无信号、有信号两种情况下|rxsN(m)|的最大值,观测有信号

情况下|rxsN(m)|的最大值出现的位置;在同样的噪声强度下反复作多次实验,观测最大值位置的是否变化。

7)逐渐加大噪声强度,重复上述过程,观测噪声强度达到什么程度

时,有信号与无信号情况下|rxsN(m)|的最大值没有明显区别(即难以检测到信号),有信号情况下最大值的位置出现较大的随机性(即难以测量信号的位置参数);观测噪声强度对信号幅度S的估计值的影响。

三、实验代码及结果

1.运用正态分布随机数产生函数产生均值为零、根方差σ=0.2的噪

声样本序列[或可参考实验1的正态分布产生方法]

{u(n)|n=1,2,…,128};画出噪声u(n)的波形图。

代码:

function y(N,N1,w,n0,a,e)

u=normrnd(0,0.2,1,128);

stem([1:128],u,'.r');

波形图:

2.产生信号{s(n-n0)|n=1,2,…,128},画出信号波形图。

代码:

N=128;

w=0.2*pi;

n0=64;

N1=32;

n1=1:N1;

s1(n1)=cos(w*n1);

s=[zeros(1,n0),s1,zeros(1,N-n0-N1)];

stem([1:N],s,'.r');

波形图:

分析:利用zeros函数及公式定义产生信{s(n-n0)|n=1,2,…,128}。

3.画出含噪信号{x(n)=s(n-n0)+u(n)|n=1,2,…,128}的波形图。

代码:

N=128;

w=0.2*pi;

n0=64;

N1=32;

n1=1:N1;

s1(n1)=cos(w*n1);

s=[zeros(1,n0),s1,zeros(1,N-n0-N1)];

u=normrnd(0,0.2,1,128);

x=s+u;

stem([1:N],x,'.r');

波形图:

分析:利用随机函数产生噪声信号u(n),利用zeros函数及公式定义产生信号s(n-n0),二式相加得到含噪信号x(n)的波形图。

4.计算无信号情况下[x(n)=u(n)]的{rxsN(m)|m=0,1,…,96};画出

波形图。

代码:

N1=32;

w=0.2*pi;

u=normrnd(0,0.2,1,128);

rxsN1=zeros(1,97);

for m=0:96

for n=m+1:m+N1

rxsN1(m+1)=rxsN1(m+1)+cos(w*(n-m))*u(n);

end

rxsN1(m+1)=rxsN1(m+1)/N1;

end

stem([0:96],rxsN1,'.r');

波形图:

5.计算有信号情况下[x(n)=s(n-n0)+u(n)]的

{rxsN(m)|m=0,1,…,96},画出波形图。

代码:

N=128;

w=0.2*pi;

n0=64;

N1=32;

n1=1:N1;

s1(n1)=cos(w*n1);

s=[zeros(1,n0),s1,zeros(1,N-n0-N1)];

u=normrnd(0,0.2,1,128);

x=s+u;

rxsN2=zeros(1,97);

for m=0:96

for n=m+1:m+N1

rxsN2(m+1)=rxsN2(m+1)+x(n)*cos(w*(n-m));

end

rxsN2(m+1)=rxsN2(m+1)/N1;

end

stem([0:96],rxsN2,'.r');

波形图:

6.比较无信号、有信号两种情况下|rxsN(m)|的最大值,观测有信号

情况下|rxsN(m)|的最大值出现的位置;在同样的噪声强度下反复作多次实验,观测最大值位置的是否变化。

答:在同样的噪声强度,经过多次实验观察得知:无信号的情况下,最大值所在的n 值不确定;有信号的情况下,最大值出现在n=64 的位置处。

7.逐渐加大噪声强度,重复上述过程,观测噪声强度达到什么程度

时,有信号与无信号情况下|rxsN(m)|的最大值没有明显区别(即难以检测到信号),有信号情况下最大值的位置出现较大的随机性

(即难以测量信号的位置参数);观测噪声强度对信号幅度S的估计值的影响。

答:逐渐加大根方差的值,经反复实验观察得知:当跟方差大于2.0 时,即rxsN(m)的最大值没有明显区别;当根方差a 大于1.4 的时候,有信号的最大值所出现的位置具有较大的随机性。如图:a=1.4时,

统计学实验报告汇总

本科生实验报告 实验课程统计学 学院名称商学院 专业名称会计学 学生姓名苑蕊 学生学号0113 指导教师刘后平 实验地点成都理工大学南校区 实验成绩 二〇一五年十月二〇一五年十月

依据上述资料编制组距变量数列,并用次数分布表列出各组的频数和频率,以及向上、向下累计的频数和频率, 并绘制直方图、折线图。 学生 实验 心得

2.已知2001-2012年我国的国内生产总值数据如表2-16所示。 学生 实验 心得 要求:(1)依据2001-2012年的国内生产总值数据,利用Excel软件绘制线图和条形图。

(2)依据2012年的国内生产总值及其构成数据,绘制环形图和圆形图。 学生 实验 心得 3.计算以下数据的指标数据 1100 1200 1200 1400 1500 1500 1700 1700 1700 1800 1800 1900 1900 2100 2100 2200 2200 2200 2300 2300 2300 2300 2400 2400 2500 2500 2500 2500 2600 2600 2600 2700 2700 2800 2800 2800 2900 2900 2900 3100 3100 3100 3100 3200 3200 3300 3300 3400 3400 3400 3500 3500 3500 3600 3600 3600 3800 3800 3800 4200

4.一家食品公司,每天大约生产袋装食品若干,按规定每袋的重量应为100g。为对产品质量进行检测,该企业质检部门采用抽样技术,每天抽取一定数量的食品,以分析每袋重量是否符合质量要求。现从某一天生产的一批食品8000袋中随机抽取了25袋(不重复抽样),测得它们的重量分别为: 学生实验心得 101 103 102 95 100 102 105 已知产品重量服从正态分布,且总体方差为100g。试估计该批产品平均重量的置信区间,置信水平为95%.

统计学实验报告

统计学数学实验报告 单因素方差分析 姓名 专业 学号

单因素方差分析 摘要统计学是关于数据的科学,它所提供的是一套有关数据收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的方法,统计研究的是来自各个领域的数据。单因素方差分析也是统计学分析的一种。单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。关键字单因素、方差、数据统计 方差分析(analysis of variance,ANOVA)就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。当方差分析中之涉及一个分类型自变量时称为单因素方差分析(one-way analysis of variance). 单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响。例如要检验汽车市场销售汽车时汽车颜色对销售数据的影响,这里只涉及汽车颜色一个因素,因而属于单因素方差分析。 为了更好的理解单因素方差分析,下面举个例子来具体说明单因素方差所要解决的问题。从3个总体中各抽取容量不同的样本数据,结果如下表1所示。检验3个总体的均值之间是否有显著差异(α=0.01)P29210.1 样本1 样本2 样本3 158 153 169 148 142 158 161 156 180 154 149 169 如果要进行单因素方差分析时,就需要得到一些相关的数据结构,从而对那些数据结构进行分析,如下表2所示: 分析步骤 1.提出假设 与通常的统计推断问题一样,方差分析的任务也是先根据实际情况提出原假设H0与备择假设H1,然后寻找适当的检验统计量进行假设检验。本节将借用上面的实例来讨论单因素试验的方差分析问题。

计算机上机实验内容及实验报告要求(完整版)

报告编号:YT-FS-1915-76 计算机上机实验内容及实验报告要求(完整版) After Completing The T ask According To The Original Plan, A Report Will Be Formed T o Reflect The Basic Situation Encountered, Reveal The Existing Problems And Put Forward Future Ideas. 互惠互利共同繁荣 Mutual Benefit And Common Prosperity

计算机上机实验内容及实验报告要 求(完整版) 备注:该报告书文本主要按照原定计划完成任务后形成报告,并反映遇到的基本情况、实际取得的成功和过程中取得的经验教训、揭露存在的问题以及提出今后设想。文档可根据实际情况进行修改和使用。 一、《软件技术基础》上机实验内容 1.顺序表的建立、插入、删除。 2.带头结点的单链表的建立(用尾插法)、插入、删除。 二、提交到个人10m硬盘空间的内容及截止时间 1.分别建立二个文件夹,取名为顺序表和单链表。 2.在这二个文件夹中,分别存放上述二个实验的相关文件。每个文件夹中应有三个文件(.c文件、.obj 文件和.exe文件)。 3.截止时间:12月28日(18周周日)晚上关机时为止,届时服务器将关闭。 三、实验报告要求及上交时间(用a4纸打印)

1.格式: 《计算机软件技术基础》上机实验报告 用户名se××××学号姓名学院 ①实验名称: ②实验目的: ③算法描述(可用文字描述,也可用流程图): ④源代码:(.c的文件) ⑤用户屏幕(即程序运行时出现在机器上的画面): 2.对c文件的要求: 程序应具有以下特点:a 可读性:有注释。 b 交互性:有输入提示。 c 结构化程序设计风格:分层缩进、隔行书写。 3.上交时间:12月26日下午1点-6点,工程设计中心三楼教学组。请注意:过时不候哟! 四、实验报告内容 0.顺序表的插入。 1.顺序表的删除。

随机过程上机实验报告讲解.pdf

2015-2016第一学期随机过程第二次上机实验报告 实验目的:通过随机过程上机实验,熟悉Monte Carlo计算机随机模拟方法,熟悉Matlab的运行环境,了解随机模拟的原理,熟悉随机过程的编码规律即各种随机过程的实现方 法,加深对随机过程的理解。 上机内容: (1)模拟随机游走。 (2)模拟Brown运动的样本轨道。 (3)模拟Markov过程。 实验步骤: (1)给出随机游走的样本轨道模拟结果,并附带模拟程序。 ①一维情形 %一维简单随机游走 %“从0开始,向前跳一步的概率为p,向后跳一步的概率为1-p” n=50; p=0.5; y=[0 cumsum(2.*(rand(1,n-1)<=p)-1)]; % n步。 plot([0:n-1],y); %画出折线图如下。

%一维随机步长的随机游动 %选取任一零均值的分布为步长, 比如,均匀分布。n=50; x=rand(1,n)-1/2; y=[0 (cumsum(x)-1)]; plot([0:n],y);

②二维情形 %在(u, v)坐标平面上画出点(u(k), v(k)), k=1:n, 其中(u(k))和(v(k)) 是一维随机游动。例 %子程序是用四种不同颜色画了同一随机游动的四条轨 道。 n=100000; colorstr=['b' 'r' 'g' 'y']; for k=1:4 z=2.*(rand(2,n)<0.5)-1; x=[zeros(1,2); cumsum(z')]; col=colorstr(k); plot(x(:,1),x(:,2),col);

hold on end grid ③%三维随机游走ranwalk3d p=0.5; n=10000; colorstr=['b' 'r' 'g' 'y']; for k=1:4 z=2.*(rand(3,n)<=p)-1; x=[zeros(1,3); cumsum(z')]; col=colorstr(k); plot3(x(:,1),x(:,2),x(:,3),col);

多元统计学SPSS实验报告一

华东理工大学2016–2017学年第二学期 《多元统计学》实验报告 实验名 称实验1数据整理与描述统计分析

教师批阅:实验成绩: 教师签名: 日期: 实验报告正文: 实验数据整理 (一)对“employee”进行数据整理 1.观察量排序 ( based on current salary) 2.变量值排序(based on current salary : rsalary) 3.计算新的变量(incremental salary=current salary - beginning salary)

4.拆分数据文件(based on gender) 结论:There are 215 female employees and 259 male employees. 5.分类汇总 (break variable: gender ; function: mean ) 结论:The average current salary of female is . The average current salary of male is . (二)分别给出三种工作类别的薪水的描述统计量 实验描述统计分析 1)样本均值矩阵 结论:总共分析六组变量,每组含有十个样本。 每股收益(X1)的均值为;净资产收益率(X2)的均值为;总资产报酬率(X3)的均值为;销售净

利率(X4)的均值为;主营业务增长率(X5)的均值为;净利润增长率(X6)的均值为. 2)协方差阵 结论:矩阵共六行六列,显示了每股收益(X1)、净资产收益率(X2)、总资产报酬率(X3)、销售净利率(X4)、主营业务增长率(X5)和净利润增长率(X6)的协方差。 3)相关系数 结论:矩阵共六行六列,显示了每股收益 (X1)、净资产收益率(X2)、总资产报酬 率(X3)、销售净利率(X4)、主营业务增 长率(X5)和净利润增长率(X6)之间的 相关系数。 每格中三行分别显示了相关系数、显著性 检验与样本个数。 4)矩阵散点图

统计学实验心得体会分享

统计学实验心得体会分享 在两天的统计学实验学习中,加深了对统计数据知识的理解和掌握,同时也对Excel操作软件的应用,统计学实验心得体会。下面是我这次实验的一些心得和体会。 统计学(statistics)一门收集,整理,显示和分析统计数据的科学,目的是探索数据内在的数量规律性。从定义中不难看出,统计学是一门针对数据而展开探求的科学。在实验中,对数据的筛选和处理就成为了比较重要的内容和要求了。同时对数据的分析也离不开相关软件的支持。因此,Eexcel软件的安装与运行则变成了首要任务。 实验过程中,对Excel软件的安装因要求具体而变的相对简单。虽然大多数计算机都已内存此软件,但在实验中通过具体的操作亦可以提高自己的计算机操作水平。接下来的重头戏就是对统计数据的输入与分析了。按Excel对输入数据的要求将数据正确输入的过程并不轻松,既要细心又要用心。不仅仅是仔细的输入一组数据就可以,还要考虑到整个数据模型的要求,合理而正确的分配和输入数据。因此,输入正确的数据也就成为了整个统计实验的基矗。 数据的输入固然重要,但如果没有分析的数据则是一点意义都没有。因此,统计数据的描述与分析也就成了关键的关键。对统计数据的众数,中位数,均值的描述可以让我们对其有一个初步的印象和大体的了解,在此基础上的概率分

析,抽样分析,方差分析,回归问题以及时间序列分析等则更具体和深刻的向我们揭示了统计数据的内在规律性。在对数据进行描述和分析的过程中,Excel软件的数据处理功能得到了极大的发挥,工具栏中的工具和数据功能对数据的处理是问题解决起来是事半功倍。 通过实验过程的进行,对统计学的有关知识点的复习也与之同步。在将课本知识与实验过程相结合的过程中,实验步骤的操作也变的得心应手。也给了我们一个启发,在实验前应该先将所涉内容梳理一遍,带着问题和知识点去做实验可以让我们的实验过程不在那么枯燥无谓。同时在实验的同步中亦可以反馈自己的知识薄弱环节,实现自己的全面提高。 本次实验是我大学生活中不可或缺的重要经历,其收获和意义可见一斑。首先,我可以将自己所学的知识应用于实践中,理论和实际是不可分的,在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也受到了锻炼;其次,本次实验开阔了我的视野,使我对统计在现实中的运作有所了解,也对统计也有了进一步的掌握。 在实验过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西,知道统计工作是一项具有创造性的活动,要出一流成果,就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。在实践的校对工作中,知道一丝不苟的真正内涵。 通过本次实验,不仅仅是掌握操作步骤完成实验任务而

实验三 随机过程通过线性系统

实验名称线性系统对随机过程的响应 一、实验目的 通过本仿真实验了解正态白色噪声随机过程通过线性系统后相关函数以及功率谱的变化;培养计算机编程能力。 二、实验平台 MATLAB R2014a 三、实验要求 (1)运用正态分布随机数产生函数产生均值为m=0,根方差σ=1的白色正态分布 序列{u(n)|n=1,2,…,2000},画出噪声u(n)的波形图。 (2)设离散时间线性系统的差分方程为 x(n)=u(n)-0.36u(n-1)+0.85u(n-2)(n=3,4,…,2000). 画出x(n)的波形图。 (3)随机过程x(n)的理论上的功率谱函数为 在[0,π]范围内对w进行采样,采样间隔0.001π,计算S(i×0.001π) (i=1,2,…,1000);画出波形图。 (4)根据步骤二产生的数据序列x(n)计算相关函数的估计值 与理论值1.1296、-0.666、0.85、0、0、0的差异。 (5)根据相关函数的估计值对随机过程的功率谱密度函数进行估计 在[0,π]范围内对w进行采样,采样间隔0.001π,计算S(i×0.001π) (i=1,2,…,1000);画出波形图,比较其与理论上的功率谱密度函数S(w)的差异。 (6)依照实验1的方法统计数据x(n)在不同区间出现的概率,计算其理论概率, 观察二者是否基本一致。

四、实验代码及结果 A、运用正态分布随机数产生函数产生均值为m=0,根方差σ=1的白色正态分布序列{u(n)|n=1,2,…,2000},画出噪声u(n)的波形图。 代码实现: 波形图: 分析:运用正态分布随机数产生函数产生均值为0,根方差σ=1的白色噪声样本序列。 B、设离散时间线性系统的差分方程为 x(n)=u(n)-0.36u(n-1)+0.85u(n-2)(n=3,4,…,2000). 画出x(n)的波形图。 代码实现:

统计学实验报告1

统计学实验报告1 -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

实验报告

二、打开文件“数据 3.XLS”中“城市住房状况评价”工作表,完成以下操作。 1)通过函数,计算出各频率以及向上累计次数和向下累计次数;2)根据两城市频数分布数据,绘制出两城市满意度评价的环形图三、打开文件“数据 3.XLS”中“期末统计成绩”工作表,完成以下操作。 1)要求根据数据绘制出雷达图,比较两个班考试成绩的相似情况。 实验过程: 实验任务一: 1)利用函数frequency制作一张频数分布表 步骤1:打开文件“数据 3. XLS”中“某公司4个月电脑销售情况”工作表 步骤 2.在“频率(%)”的右侧加入一列“分组上限”,因统计分组采用“上限不在内”,故每组数据的上限都比真正的上限值小0.1,例如:“140-150”该组的上限实际值应为“150”,但我们为了计算接下来的频数取“149.9”. 步骤3.选定C20:C29,再选择“插入函数”按钮 3 步骤 4.选择类别“统计”—选择函数“FREQUENCY”

步骤5.在“data_array”对话框中输入“A2:I13”,在“bins_array”对话框中输入“E20:E29 该函数的第一个参数指定用于编制分布数列的原始数据,第二个参数指定每一组的上限. 步骤6.选定C20:C30区域,再按“自动求和” 按钮,即可得到频数的合计

步骤7.在D20中输入“=(C20/$C$30)*1OO” 步骤8:再将该公式复制到D21:D29中,并按“自动求和”按钮计算得出所有频率的合计。

应用统计学实验报告(spss软件)

我国31个省市自治区第三产业发展状况分析 (数据来源:中宏统计数据库)2010年31个省市第三产业增加值 一、因子分析 1.考察原有变量是否适合进行因子分析 为研究全国各地区第三产业的发展状况,现比较其第三产业增加值的差异性和相似性,收集到2010年全国31个省市自治区各类第三产业包括交通运输、仓储和邮政业,批发和零售业,住宿和餐饮业,金融业,房地产业及其他产业的年增产值数据。由于涉及的变量较多,直接进行地区间的比较分析非常繁琐,因此首先考虑采用因子分析方法减少变量个数,之后再进行比较和综合评价。 表1-1(a)原有变量的相关系数矩阵

由表1-1(a)可以看到,所有的相关系数都很高,各变量呈较强的线性关系,能够从中提取公因子,适合做因子分析。 表1-1(b)巴特利特球度检验和KMO检验 由表1(b)可知,巴特利特球度检验统计量的观测值为295.349,相应的概率p接近0,。如果显著性水平a为0.5,由于概率p小于显著性水平a,应拒绝零假设,认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。同时,KMO值为0.860,根据Kaiser给出了KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。 2.提取因子 首先进行尝试性分析。根据原有变量的相关系数矩阵,采用主成分分析法提取因子并选取特征根值大于1的特征根。 表1-2(a)因子分析的初始解(一) 表1-2(a)显示了所有变量的共同度数据。第一列是因子分析初始解下的变量共同度,表明对原有6个变量如果采用主成分分析法提取所有特征根(6个),那么原有变量的所有方差都可被解释,变量的共同度均为1。第二列是在按指定提取条件提取特征根时的共同度。可以看到,所有变量的绝大部分信息(大于84%)可被因子解释,这些变量的共同度均较高,变量的信息丢失较少,只有交通运输这个变量的信息丢失较多(近20%),因此本次因子提取的总体效果不理想。 重新指定特征根的标准,指定提取两个因子,结果如下:

C程序设计上机实验报告((完整版))

C语言程序设计上机实验报告 学院:机械工程学院 班级:机自161213 姓名:刘昊 学号:20162181310 实验时间:2017 年3 月6 号 任课老师:张锐

C语言程序设计上机实验报告 实验一 一、实验名称: C 程序的运行环境和运行C程序的方法 二、实验目的:了解在 程序 C 编译系统上如何编辑、编译、连接和运行一个 C 三、实验内容: (1). (2). (3). 输入并运行一个简单的C程序。 设计程序,对给定的两个数求和。 设计程序,对给定的两个数进行比较,然后输出其中较大的数。 四、源程序代码: 代码1: 运行结果1:

程序分析1: 该程序用来判断所输入的整数是否为一个素数,如果一个数能被除了 1 和它本身整除,还能被其它数整除,那么它就不是一个素数,因此,用for 循环来进行整除过程的简写。 代码2: 运行结果2:

程序分析2: 简单的使用printf() 和scanf() 函数进行简单的数据运算。代码3: 运行结果3:

程序分析3: 使用if 语句进行判断。 五.实验总结 C语言程序设计上机实验报告 实验二 一、实验名称:顺序结构程序设计 二、实验目的:正确使用常用运算符(算术运算符、赋值运算符)的用法, 熟练掌握算术运算符及其表达式,逻辑运算符和逻辑表达式。 三、实验内容: (1). 编写程序,实现小写字母转大写。

(2). 编写程序,实现输入两个不同类型数据后,经过适当的运算(加、减、乘、除)后输出。 (3). 编写程序,计算三角形面积、立方体的体积和表面积、圆的面积和周长。 (4). 编写程序,实现单字符getchar 和putchar 输入输出。 (5). 编写程序,实现十进制、八进制、十六进制不同数制的输出。 四、源程序代码 代码1: 运行结果1: 程序分析1:

相关正态随机过程的仿真实验报告

实验名称:相关正态随机过程的仿真 一、实验目的 以正态随机过程为例,掌握离散时间随机过程的仿真方法,理解正态分布随机过程与均匀分布随机过程之间的相互关系,理解随机过程的相关函数等数值特征;培养计算机编程能力。 二、实验内容 相关正态分布离散随机过程的产生 (1)利用计算机语言的[0,1]区间均匀分布随机数产生函数生成两个相互独立的序列 {U1(n)|n=1,2,…100000},{U2(n)|n=1,2,…100000} 程序代码: clc; N=100000; u1=rand(1,N); u2=rand(1,N);%----------------在[0,1] 区间用rand函数生成两个相互独立的随机序列 n1=hist(u1,10);%--------------------------hist函数绘制分布直方图 subplot(121);%-----------------------------一行两列中的第一个图 bar(n1); n2=hist(u2,10); subplot(122); bar(n2); 实验结果:

(2)生成均值为m=0,根方差σ=1的白色正态分布序列 {e(n)|n=1,2, (100000) [][]m n u n u n +=)(2cos )(ln 2-)(e 21πσ 程序代码: clc; N=100000; u1=rand(1,N); u2=rand(1,N);%---------------在[0,1] 区间用rand 函数生成两个相互独立的随机序列 en=sqrt(-2*log(u1)).*cos(2*pi*u2);%--------定义白色正态分布e(n) n=hist(en,100);%--------------------------hist 函数绘制分布直方图 bar(n); 实验结果: (3)假设离散随机过程x(n)服从均值为x m =0、根方差为2x =σ、相关函数为||2)(r k x x k ασ= )6.0(=α 功率谱函数为

统计学实验报告7.统计指数分析.docx

实验报告 课程名称统计学学号 11学生姓名辅导教师 系别经济与管理系实验室名称实验时间 1.实验名称 统计指数分析 2.实验目的 掌握各项指数的计算及因素分析法的运用。 在 Excel 中完成各项指数及有关数值的计算,主要用到的是公式和公式复制 3.实验内容 甲乙丙三种商品基期和报告期各项数据如下: 价格(元) P销量 q 商品计量单位 基期 p0报告期 p1基期 q0报告期 q1 甲个302810001200 乙双202120001600 丙公斤232515001500 合计 1)计算三种商品的个体销售量指数和个体价格指数。 2)三种商品的销售额总指数。 3)三种商品的销售量总指数和价格总指数。 4)分析销售量变动和价格变动对销售额影响的绝对额。(这一问分析要手写完成) 4.实验原理 在 Excel 中实现综合指数及其相关数值的计算,主要用到的是公式和公式的复制功 能 5.实验过程及步骤 (1)在工作表中输入已知数据的名称和数值(包括商品名称,计量单位,基期价格,报告 期价格,基期销售量和报告期销售量) (2)计算综合指标的各个综合总量在单元格G4中输入公式“ =C4*E4”,在H4中输入“=D4*F4”, 在 I4 中输入“ =C4*F4”, 在 J4 中输入“ =D4*E4”, 公式复制 在 A7 中输入合计,在单元格中输入“=SuM(G4:G6),再将单元格 G7的公式向右复制到 J7 (3)分别计算各个综合指标及其分子分母之差额 在单元格 A10 中输入“销售额总额指数” ,在单元格 F10 中输入公式“ =H7/G7*100” , 在单元格 H10 中输入公式” =H7-G7”

随机实验报告

随机信号实验报告 课程:随机信号 实验题目:随机过程的模拟与特征估计 学院: 学生名称:

实验目的: 1.学会利用MATLAB模拟产生各类随即序列。 2.熟悉和掌握随机信号数字特征估计的基本方法。 实验内容: 1.模拟产生各种随即序列,并画出信号和波形。 (1)白噪声(高斯分布,正弦分布)。 (2)随相正弦波。 (3)白噪声中的多个正弦分布。 (4)二元随机信号。 (5)自然信号:语音,图形(选做)。 2.随机信号数字特征的估计 (1)估计上诉随机信号的均值,方差,自相关函数,功率谱密度,概率密度。 (2)各估计量性能分析(选做) 实验仪器: PC机一台 MATLAB软件 实验原理:

随机变量常用到的数字特征是数字期望值、方差、自相关函数等。相应地,随机过程常用到的数字特征是数字期望值、方差、相关函数等。它们是由随机变量的数字特征推广而来,但是一般不再是确定的数值,而是确定的时间函数。 1.均值:m x(t)=E[X(t)]=;式中,p(x,t)是X(t)的 一维概率密度。m x(t)是随机过程X(t)的所有样本函数在 时刻t的函数值的均值。在matlab中用mea()函数求均值。 2.方差:(t)=D[X(t)]=E[];(t)是t的确定 函数,它描述了随机过程诸样本函数围绕数学期望m x(t) 的分散程度。若X(t)表示噪声电压,则方差(t)则 表示瞬时交流功率的统计平均值。在matlab中用var()函 数求均值。 3.自相关函数:Rx(t1,t2)=E[X(t1)X(t2)];自相关函数就是用来描 述随机过程任意两个不同时刻状态之间相关性的重要数 字特征。在matlab中用xcorr()来求自相关函数。 4.在matlab中可用函数rand、randn、normr、random即可生成 满足各种需要的近似的独立随机序列。 实验步骤: (一)大体实验步骤 (1)利用MATLAB编写程序。 (2)调试程序。

统计学实验报告

重庆大学 学生实验报告 实验课程名称统计学课程实验 开课实验室 DS1421 学院建管年级 2011级专业班财管02班学生姓名熊俸英学号 开课时间 2012 至 2013 学年第 2 学期 建设管理及房地产学院制

《统计学》实验报告 开课实验室:年月日

陈谦87769277 刘文55845182 周克66628579 程前75507288 徐非64859193 1)选中以上数据后,复制到excel表格中,点击工具栏中”数据”下“自动筛选”,点击统计学成绩栏分数等于“90”; 结果为: 2)继上一小题,点击“经济学成绩”下“前10个”,会出现对话框,把数字“10”改为“3”,点击确定;

结果为: 3)选中数据,前面留出两栏空白,并复制数据表头(选中数据第一排),到空白处第一排,在第二排各科成绩下面输入“>60”,如图:选中数据,点击“数据”—“高级筛选”,点击条件区 域(选中表格前2行),点击确定: 2.B 组题第5题 为评价家电行业售后服务的质量,随机抽取了由100个家庭构成的一个样本。服务质量的等级分别表示为: A.好;B .较好;C.一般;D.较差;E .差。调查结果如下所示; B C A C B E C B A B D A D B C C E D E B A D B A C B E C B A B A C C D A B D D A C D C E B B C D C C A A C A C C D C E D A E C C A C D A A E B A D E C A B C E B A D A B C B E D B C A B C D C B A B A D 要求编制品质数列,列出频率、频数,并选用适当的统计图如:圆形图、条形图等形象地显示资料整理的结果。(要求展现整理过程) 留出两栏空白,条件区域时输入筛选条件 为查询结

《应用统计学》实验报告

《应用统计学》实验报告 实验一用Excell抽样 一、实验题目 某车间现有同型号的车床120部,检察员从中随机抽取由12部车床构成一个样本。请拟定抽样方式,确定样本单位。 二、实验步骤 第一步:给车床编号 从1到120依次给每部车床编号。 第二步:选定抽样方式 采用简单随机抽样。 第三步:使用Excell抽样 具体步骤如下: 1、打开Excell; 2、依次将车床编号输入到单元格区域$A$1:$L$12的不同单元格中; 3、单击“工具”菜单; 4、选择“数据分析”选项,然后从“数据分析”对话框中选择“抽样”; 5、单击“确定”,弹出抽样对话框; 6、在“输入区域”框中输入产品编号所在的单元格区域; 7、在“抽样方法”项下选择“随机”,在“样本数”框中输入12; 8、在“输出选项”下选择“输出区域”,在“输出区域”框中输入$A$14; 9、单击“确定”,得到抽样结果。 三、实验结果 用Excell从该120部车床中随机抽出的一个样本中各单位的编号依次为: 79 71 13 41 72 81 21 54 73 88 16

84 实验二用Excell画直方图 一、实验题目 某工厂的劳资部门为了研究该厂工人工人的收入情况,首先收集了30名工人的工作资料, 下面为工资数值。 530 535 490 420 480 475 420 495 485 620 525 530 550 470 515 530 535 555 455 595 530 505 600 505 550 435 425 530 525 610 二、实验步骤 第一步:在工具菜单中单击数据分析选项,从其对话框的分析工具列表中选择直方图,打开直方图对话框; 第二步:在输入区域输入$A$2:$F$6,在接收区域输入$D$9:$D$15; 第三步:选择输出选项,可选择输入区域、新工作表组或新工作薄; 第四步:选择图表输出,可以得到直方图;选择累计百分率,系统将在直方图上添加累积频率折线;选择柏拉图,可得到按降序排列的直方图; 第五步:按确定按钮,可得输出结果。 三、实验结果 本实验所画直方图如下图所示:

随机过程上机实验报告-华中科技大学--HUST

随机实验报告 班级:通信1301班姓名:郭世康 学号:U201313639 指导教师:卢正新

一、模块功能描述 CMYRand类是整个系统的核心,它产生各种随机数据供后面的类使用。可以产生伪随机序列、均匀分布、正态分布、泊松分布、指数分布等多种随机数据。 CRandomDlg类是数据的采集处理类。它可以将CMYRand产生的随机数据处理分析,再送入CScope等类进行模拟示波器显示。 CScope等类是有关示波器显示的类。 二、模块间的关系 CRandomDlg类在整个程序中是一个不可缺少的环节,它调用CMYRand中的函数来产生符合所需分布的随机序列,再将产生的结果统计分析,送到CScope类中的函数进行模拟示波器显示。CMYRand为整个程序的核心,就是这个类产生所需分布的随机序列。CAboutDlg是模拟示波器界面上的有关按钮选项的类。我们在示波器界面上点击一个按钮,它就会执行这个按钮所对应功能,比如点击正态分布,它就会调用CRandomDlg中的对应函数,在调用CMYRand中的产生正态分布的函数,再将结果送到CScope类中进行显示,最后我们可以在示波器上看到图形。 三、数据结构 在本次随机试验中所填写的代码部分并没有用到有关于结构体等数据结构的东西。 四、功能函数 1、 /* 函数功能,采用线性同余法,根据输入的种子数产生一个伪随机数. 如果种子不变,则将可以重复调用产生一个伪随机序列。 利用CMyRand类中定义的全局变量:S, K, N, Y。 其中K和N为算法参数,S用于保存种子数,Y为产生的随机数 */ unsigned int CMyRand::MyRand(unsigned int seed) { //添加伪随机数产生代码 if(S==seed)

6.窄带随机过程的产生 - 随机信号分析实验报告

计算机与信息工程学院综合性实验报告 一、实验目的 1、基于随机过程的莱斯表达式产生窄带随机过程。 2、掌握窄带随机过程的特性,包括均值(数学期望)、方差、概率密度函数、相关函数及功率谱密度等。 3、掌握窄带随机过程的分析方法。 二、实验仪器或设备 1、一台计算机 2、MATLAB r2013a 三、实验内容及实验原理 基于随机过程的莱斯表达式 00()()cos ()sin y t a t t b t t ωω=- (3.1) 实验过程框图如下:

理想低通滤波器如图所示: 图1 理想低通滤波器 ()20 A H ?ω ?ω≤ ?ω=? ??其它 (3.2) 设白噪声的物理谱0=X G N ω() ,则系统输出的物理谱为 2 2 0=()=20 Y X N A G H G ?ω ?0≤ω≤ ?ωωω???()() 其它 (3.3) 输出的自相关函数为: 01()()cos 2Y Y R G d τωωτωπ∞ = ? /22 1cos 2N A d ωωτωπ?=? (3.4) 2 0sin 242 N A ωτωωτπ ??=? ? 可知输出的自相关函数()Y R τ是一个振荡函数。计算高斯白噪声x(t)、限带白噪声()a t 、 ()b t 及窄带随机过程()y t 的均值,并绘出随机过程各个随机过程的自相关函数,功率谱密 度图形。 四、MATLAB 实验程序 function random(p,R,C) %产生一个p 个点的随机过程 %--------------------------高斯窄带随机过程代码--------------------------% n=1:p; w=linspace(-pi,pi,p); wn=1/2*pi*R*C; [b,a]=butter(1,wn,'low'); %产生低通滤波器 Xt=randn(1,p); %产生p 个点均值为0方差为1的随机数,即高斯白噪声 at=filter(b,a,Xt); %让高斯白噪声通过低通滤波器

随机过程实验报告全

随机过程实验报告学院专业学号姓名

实验目的 通过随机过程的模拟实验,熟悉随机过程编码规律以 及各种随机过程的实现方法,通过理论与实际相结合的方式,加深对随机过程的理解。 二、实验内容 (1)熟悉Matlab 工作环境,会计算Markov 链的n 步转移概率矩阵和Markov 链的平稳分布。 (2)用Matlab 产生服从各种常用分布的随机数,会调用matlab 自带的一些常用分布的分布律或概率密度。 (3)模拟随机游走。 (4)模拟Brown 运动的样本轨道的模拟。 (5)Markov 过程的模拟。 三、实验原理及实验程序 n 步转移概率矩阵 根据Matlab的矩阵运算原理编程,Pn = P A n o 已知随机游动的转移概率矩阵为: P = 0.5000 0.5000 0 0 0.5000 0.5000 0.5000 0 0.5000

求三步转移概率矩阵p3 及当初始分布为 P{x0 = 1} = p{x0 = 2} = 0, P{x0 = 3} = 1 时经三步转移后处于状态 3 的概率。 代码及结果如下: P = [0.5 0.5 0; 0 0.5 0.5; 0.5 0 0.5] % 一步转移概率矩阵 P3 = P A3 %三步转移概率矩阵 P3_3 = P3(3,3) %三步转移后处于状态的概率 1、两点分布x=0:1; y=binopdf(x,1,0.55); plot(x,y,'r*'); title(' 两点分 布'); 2、二项分布 N=1000;p=0.3;k=0:N; pdf=binopdf(k,N,p); plot(k,pdf,'b*'); title(' 二项分布'); xlabel('k'); ylabel('pdf'); gridon; boxon 3、泊松分布x=0:100; y=poisspdf(x,50); plot(x,y,'g.'); title(' 泊松分布') 4、几何分布 x=0:100; y=geopdf(x,0.2); plot(x,y,'r*'); title(' 几何分布'); xlabel('x'); ylabel('y'); 5、泊松过程仿真 5.1 % simulate 10 times clear; m=10; lamda=1; x=[]; for i=1:m s=exprnd(lamda,'seed',1); x=[x,exprnd(lamda)]; t1=cumsum(x); end [x',t1'] 5.2%输入:

随机信号实验报告

随机过程实验报告 通信1206班 U201213696 马建强 一、实验内容 1、了解随机模拟的基本方法,掌握随机数的概念及其产生方法; 2、掌握伪随机数的产生算法以及伪随机数发生器的特点; 3、掌握一般随机数的产生方法; 4、掌握平稳随机过程的数字特征的求解方法。 二、实验步骤 1、利用线性同余法产生在(min,max)上精度为4位小数的平均分布的随机数; 2、编程实现在min 到max 范围内产生服从正态分布的随机数; 3、编程产生服从指数分布的随机数; 4、编程产生服从泊松分布的随机数; 5、计算任意给定分布的随机过程的均值; 6、计算泊松过程的自相关序列。 三、实验代码与结果 1、均匀分布 /* 函数功能,采用线性同余法,根据输入的种子数产生一个伪随机数. 如果种子不变,则将可以重复调用产生一个伪随机序列。 利用CMyRand类中定义的全局变量:S, K, N, Y。 其中K和N为算法参数,S用于保存种子数,Y为产生的随机数 */ unsigned int CMyRand::MyRand(unsigned int seed) { //添加伪随机数产生代码 if(S != seed) { S = seed; Y = (seed * K) % N; } else { Y = (Y * K) % N; if(Y == 0) Y = rand(); }

return Y; } /*函数功能,产生一个在min~max范围内精度为4位小数的平均分布的随机数*/ double CMyRand::AverageRandom(double min,double max) { int minInteger = (int)(min*10000); int maxInteger = (int)(max*10000); int randInteger = MyRand(seed); int diffInteger = maxInteger - minInteger; int resultInteger = randInteger % diffInteger + minInteger; return resultInteger/10000.0; } 图一、均匀分布

实验报告

实验报告 课程名称:高频电子线路 院系:信息工程学院 专业班级:电子信息 学号: 学生姓名: 指导教师: 开课时间:2013至2014学年第二学期 教务处制

一、学生撰写要求 按照实验课程培养方案的要求,每门实验课程中的每一个实验项目完成后,每位参加实验的学生均须在实验教师规定的时间内独立完成一份实验报告,不得抄袭,不得缺交。 学生撰写实验报告时应严格按照本实验报告规定的内容和要求填写。字迹工整,文字简练,数据齐全,图表规范,计算正确,分析充分、具体、定量。 二、教师评阅与装订要求 1.实验报告批改要深入细致,批改过程中要发现和纠正学生实验报告中的问题,给出评语和实验报告成绩,签名并注明批改日期。实验报告批改完成后,应采用适当的形式将学生实验报告中存在的问题及时反馈给学生。 2.实验报告成绩用百分制评定,并给出成绩评定的依据或评分标准(附于实验报告成绩登记表后)。对迟交实验报告的学生要酌情扣分,对缺交和抄袭实验报告的学生应及时批评教育,并对该次实验报告的分数以零分处理。对单独设课的实验课程,如学生抄袭或缺交实验报告达该课程全学期实验报告总次数三分之一以上,不得同意其参加本课程的考核。 3.各实验项目的实验报告成绩登记在实验报告成绩登记表中。本学期实验项目全部完成后,给定实验报告综合成绩。 4.独立设课的实验课程,实验报告综合成绩应按课程教学大纲规定比例(一般为10-15%)计入实验课总评成绩;实验总评成绩原则上应包括考勤、实验报告、考核(操作、理论)等多方面成绩; 5.非独立设课的实验课程,实验报告综合按教学大纲规定计入相关理论课程的总评成绩。 6.实验教师每学期负责对拟存档的学生实验报告按课程、学生收齐并装订,按如下顺序装订成册:实验报告封面、实验报告成绩登记表、实验报告成绩评定依据、实验报告(按教学进度表规定的实验项目顺序排序)。装订时统一靠左侧按“两钉三等分”原则装订。 7.根据课程性质,实验报告可提交电子版,但需要有教师的批改记录,并将电子版汇总后刻录在一张光盘上,并加上封面、实验报告成绩登记表、实验报告成绩评定依据。

华科电信随机过程实验报告

随机过程实验报告 院(系):电子信息与通信学院专业班级: 姓名: 学号: 指导教师:

一.实验任务 (1)利用线性同余法产生平均分布的随机数。 (2)利用平均分布的随机数,根据中心极限定理产生正态分布的随机数。 (3)利用平均分布的随机数,根据反函数产生指数分布的随机数。 (4)利用平均分布的随机数,产生泊松分布的随机数。 (5)计算任意分布的随机过程的均值。 (6)计算泊松过程的自相关序列。 二.实验环境 (1)平台:Windows XP/7.0 (2)编程环境:VC6.0 (3)编程语言:C++ 三.实验代码 // MyRand.cpp: implementation of the CMyRand class. // ////////////////////////////////////////////////////////////////////// #include "stdafx.h" #include "random.h" #include "MyRand.h" #include "math.h" #ifdef _DEBUG #undef THIS_FILE static char THIS_FILE[]=__FILE__; #define new DEBUG_NEW #endif ////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Construction/Destruction ////////////////////////////////////////////////////////////////////// CMyRand::CMyRand() { } CMyRand::~CMyRand() { }

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