利用Matlab实现中心极限定理仿真

这张思维导图提炼了概率论第五章关于大数定律与中心极限定理的核心概念和关联，帮助学习者构建知识体系，把握重点，形成自己的学习方法。

mimo注水定理是多输入多输出系统中的一种重要理论，通过MATLAB仿真程序可以有效验证其在实际应用中的效果和性能。

使用傅立叶位移定理，通过调整视场分数FRAC_DELTAX和FRAC_DELTAY，可以在MATLAB中移动图像IMG。这些分数与图像大小相关联，1.0将图像移回原始位置。超出此范围的分数将在对应的范围内循环移动。利用傅立叶正弦插值，通过简单的频域相位调整执行移动，可能引起吉布斯现象。

这篇文章介绍了使用MATLAB编写的方法来验证费马小定理的实现过程。费马小定理表明，对于给定的质数p和非p整除的整数a，a^(p-1) ≡ 1 (mod p)。文章中提出了四种方法来演示这一定理，包括使用余数判断和模运算。通过计算a^(p-1)的余数，并验证是否等于1来判断p是否为质数。这种方法适用于不同范围的质数，例如4x + 3形式的质数。

利用Matlab仿真程序成功实现了FSK和MSK的调制与解调过程。程序运行稳定，提供了详细的波形图，可为研究数字调制技术提供重要参考。

语法：[ ellipseX , ellipseY ] = ellipsate( dataX , dataY , stdev )。例如，生成数据并应用2个标准差以获得95%总体。数据=mvnrnd([0.5 1.5], [0.025 0.03 ; 0.03 0.16], 100); 数据X=数据(:,1); 数据Y=数据(:,2); 标准差=2; [ ellipseX , ellipseY ] = ellipse( dataX , dataY , stdev ); 绘制数据情节时，使用数据X和数据Y绘制原始数据，稍后再用椭圆X和椭圆Y以红色表示椭圆。此功能基于Amro在http://stackoverflow.com/questions/3417028/ellipse-around-the-data-in-matlab 的代码。

ARIMA模型是一种经典的时间序列分析工具，在Matlab中的应用具有重要意义。

MATLAB Guide模块提供了一种动态仿真SIR模型的方法，用户可以通过调整各种参数来观察不同情况下的仿真结果，从而更清楚地理解和展示SIR模型的特性。

A算法在静态路网中被广泛应用，是一种高效的最短路径搜索方法。随着时间的推移，出现了多种预处理算法（如ALT、CH、HL等），它们极大地提高了A算法的在线查询效率。