matlab randn函数产生高斯随机噪声

randn(N,1)就是产生服从方差为1,均值为0 ( 即N(0,1) )的Gaussian分布的NX1随机噪音矩阵,
根据Gaussian概率密度函数的特性,

产生均值为5,标准差为0.05的Gaussian分布的NX1随机噪音矩阵
noise=5+0.05*randn(N,1)。

例:

rand 生成均匀分布的伪随机数。分布在(0~1)之间
主要语法:rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数
rand(m,n,'double')生成指定精度的均匀分布的伪随机数,参数还可以
是'single'
rand(RandStream,m,n)利用指定的RandStream(我理解为随机种子)生成伪
随机数

2,randn 生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1)
主要语法:和上面一样

3, randi 生成均匀分布的伪随机整数
主要语法:randi(iMax)在开区间(0,iMax)生成均匀分布的伪随机整数
randi(iMax,m,n)在开区间(0,iMax)生成mXn型随机矩阵
r = randi([iMin,iMax],m,n)在开区间(iMin,iMax)生成mXn型随机矩阵




### 华为OD字母组合题目解析 #### 题目描述 给定两个字符串 `input` 和 `mask`,其中 `input` 是源字符串,而 `mask` 表示一组屏蔽字符。目标是从 `input` 中选出若干个不重复的子序列,这些子序列满足以下条件: - 子序列中的任意字符不在 `mask` 中全部出现; - 输出所有可能的符合条件的不同子序列。 具体来说,如果 `mask` 包含某些特定字符,则任何包含这些字符作为整体集合的结果都将被排除在外[^1]。 #### 示例说明 假设输入如下参数: ```plaintext input = "abc" mask = "ac" ``` 对于上述例子而言,合法输出可以是 `"b"` 或者空串 `""`,因为当考虑屏蔽字符为 `"ac"` 时,意味着不能有既含有 'a' 又含有 'c' 的情况发生。因此像 `"ab"` 就不是一个有效的选项,因为它包含了来自屏蔽列表里的两个成员——即'a'和'c'[ ^3 ]. #### 解决方案概述 为了实现这一功能,通常采用回溯法来遍历所有可能性并过滤掉不符合条件的情况。这种方法能够有效地探索每一个潜在的选择路径直到找到所有的可行解为止[^2]. ```python def letter_combinations(input_str, mask): result = [] def backtrack(remaining, current_path): if not remaining: result.append(''.join(current_path)) return for i in range(len(remaining)): char = remaining[i] # 如果当前字符加入后不会违反屏蔽规则则继续尝 if all(c not in set(mask) or c == char for c in current_path + [char]): backtrack(remaining[:i] + remaining[i+1:], current_path + [char]) backtrack(list(input_str), []) return [''] if not input_str else list(set(result)) # 测函数 print(letter_combinations("abc", "ac")) ```
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