Nakagami分布在通信系统中广泛应用。以下是一个Matlab代码示例,用于绘制Nakagami分布的概率密度函数,您可以根据需要调整参数。
Matlab实现Nakagami分布的概率密度函数
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正态分布:随机变量取值呈钟形曲线分布,用 N(μ, σ²) 表示。
指数分布:随机变量取值呈非对称分布,无记忆性,用 Exp(λ) 表示。
Gamma 分布:随机变量取值呈非对称分布,用于表示服务时间和零件寿命,用 G(α, β) 表示。
Weibull 分布:随机变量取值呈非对称分布,用于表示设备寿命,用 W(α, β) 表示。
Beta 分布:随机变量取值在 (0, 1) 区间内,用于表示概率和比例。
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几何分布中样本X(n)和X(1)的概率分布:
P{X(n) ≤ k} = 1 - P{X(n) > k} = 1 - pqk
P{X(1) ≤ k} = 1 - P{X(1) > k} = 1 - (1 - p)k
正态分布样本的概率计算:
P{X̄(16) > 10} = 1 - Φ[(10 - 8) / √(4/16)] = 1 - Φ(1) = 0.9370
P{X̄(1) > 5} = Φ[(5 - 8) / √(4/1)] - Φ[(5 - 8) / √(4/16)] = 0.0933 - 0.0309 = 0.0624
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