主要内容
蓖麻分布
释义
Rician分布具有密度函数
非中心参数s≥ 0和比例参数σ>0，用于x> 0.我0是第一类零阶修正贝塞尔函数。如果x具有参数的Rician分布s和σ那么(x/σ)2.具有两个自由度和非中心参数的非中心卡方分布(s/σ)2..
出身背景
在通信理论方面,，中川分布，Rician分布，以及瑞利分布用于模拟通过多条路径到达接收器的散射信号。根据散射密度，信号将显示不同的衰落特性。瑞利分布和Nakagami分布用于模拟密集散射，而Rician分布用于模拟具有更强视线的衰落。Nakagami分布可重新计算简化为瑞利分布，但对衰落程度有更多的控制。
参数
要估计分布参数，请使用最大似然误差也可以使用Distribution Fitter应用程序。
用已知尺度参数拟合Rician分布
从非中心参数为8、尺度参数为5的Rician分布生成大小为1000的样本数据。首先创建Rician分布。
r=makedist(“Rician”,'s'8.“西格玛”,5);
现在，从上面创建的分发中生成示例数据。
rng违约%为了再现性x=随机（r，1000,1）；
假设尺度参数已知，并根据样本数据估计非中心性参数最大似然误差，您必须自定义定义Rician概率密度函数。
[phat，pci]=mle（x，“pdf”，@（x，s，sigma）pdf(“rician”，x，s，5），“开始”,10)
phat=7.8953
pci=2×17.5405 8.2501
非中心性参数的估计值为7.8953，95%置信区间为7.5404和8.2501。置信区间包括真实参数值8。
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