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我可能会卡在一些细节上,但我卡在看似操作上。我有一组数据 gaussian_noise
(用 mean = mu 和 std_dev = sigma
表示白噪声),我想绘制此数据的 PDF。 gaussian_noise
的值在 [-0.0155; 0.0155]。我使用了几种方法,它们都给我不同的情节。所有这些都不符合具有 mean = mu 和 st_dev = sigma
的高斯分布的理论 PDF。你知道我错过了什么吗?正常化?但是 ksdensity
显然返回了一个规范化的结果。以下是我正在做的事情和情节的一些例子:
[pdf_empir, sample_data] = ksdensity(gaussian_noise);
figure; plot(sample_data, pdf_empir);
当我改变 ksdensity
的带宽时,我得到了一条平滑、连续的曲线,但 agian 具有不同的值
通过使用直方图
figure; histogram(gaussian_noise,'Normalization','pdf');
当然,我可以平滑曲线以获得连续的 PDF,但困扰我的一点是函数值(y 轴)都不同。
通过使用histfit
figure; histfit(gaussian_noise)
mean = 0
和 sigma = 0.0027
的高斯分布的理论 PDF,针对数据范围 x_range = [-0.0155; 0.0155]
并且对于 10000 个实例看起来像(通过 normpdf
获得)
峰值位于 146.9,对应于理论 1/(sigma*sqrt(2*pi))
。
显然,我通过应用上述方法做错了什么。我想,我需要做一些标准化。但是当我除以 length(gaussian_noise)
时,由于它是一个常数,我再次使用不同的方法获得不同的值。
你知道我做错了什么吗?感谢您的想法和评论。
最佳答案
我认为这里的根本问题是需要一致的不是分布的峰值,而是它们下方的区域。此外,如果分布被归一化,则面积应等于 1。
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