模拟非均匀分布的中心极限定理在MATLAB

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答案(2)


图像分析
图像分析 2015年8月2日
编辑:图像分析 2015年8月2日
rand()生成数据均匀分布函数,非“不统一”,当然任何给定的数组产生rand()不会有相同的值,所以无法确定你的意思。
不管怎样,这里有一些代码:
%启动代码。
clc;%明确命令窗口。
clearvars;%摆脱变量从之前的m文件运行。
工作空间;%确定工作区面板显示所有的变量。
关闭所有;%关闭所有imtool数字。
格式长g;
格式紧凑的;
字形大小= 20;
%定义初始数据
% m =(10) %的制服,或者随机数据。
m =兰德(10)
迭代= 0;
= 1;
再= = 1 & &迭代< 12
%的情节:
情节(m,“b -”,“线宽”2,“MarkerSize”,30);
网格;
标题= sprintf (“这是% d曲线玲珑。”迭代);
标题(标题,“字形大小”、字形大小);
%设置图属性:
%全屏放大图。
集(gcf,“单位”,“归一化”,“OuterPosition”,(0 0 1 1));
%去掉工具栏和下拉菜单的图。
集(gcf,“工具栏”,“没有”,“菜单”,“没有”);
%的标题栏提供一个名称。
集(gcf,“名字”,“由ImageAnalyst演示”,“NumberTitle”,“关闭”)
%的卷积迭代:
m = conv (m m,“全部”);
%正常化,所以我们不溢出。
m = m / max (m);
%看看用户想做另一个迭代。
promptMessage = sprintf (这是在% d曲线玲珑。\ nDo你想做另一个迭代,\也取消中止处理吗?”迭代);
titleBarCaption =“继续?”;
按钮= questdlg (promptMessage titleBarCaption,“继续”,“取消”,“继续”);
如果strcmpi(按钮,“取消”)
再次= false;%救助
打破;
结束
迭代=迭代+ 1;
结束
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