在我正在开发的软件(传感器模拟)中，我需要为模拟传感器信号生成正态分布噪声。我用的是中心极限定理。我生成了 20 个随机数，并计算了它们的平均值以近似高斯分布。
因此，我获取了“测量的”信号并生成了从 -noiseMax 到 +noiseMax 的 20 个数字，对他们进行平均。我将结果添加到信号中以产生噪声。
现在，对于我的大学，我必须通过其均值和方差来描述这个高斯分布。好吧，平均值将是0，但我完全不知道如何将程序中的noiseMax转换为方差。谷歌搜索没有多大帮助。
我不确定 SO 是否是解决这个问题的正确 SE 平台。抱歉，如果不是。
最佳答案
好的，所以中心极限定理表明足够多的均匀分布变量的平均值将是正态的。在我参加的统计类(class)中，通常使用 30 作为截止值，因此您可能需要增加模拟的“样本大小”。
但是，无论“样本大小”如何，您都可以按如下方式找到平均值的标准差。
统一变量的标准差是 (b-a)/sqrt(12) ==noiseMax/sqrt(3)。
当您添加变量时，方差也会增加，因此这些变量的 n 总和的标准差为 n 的标准差为 sqrt(n*(noiseMax/sqrt( 3))*(noiseMax/sqrt(3)))==noiseMax*sqrt(n/3)。
除以 n 得到平均值，得到最终标准差 noiseMax/sqrt(3*n)。在您的情况下，sigma =noiseMax * 0.12909944487。
关于javascript - 高斯分布的参数，使用中心极限定理生成，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28926903/