Signal- und Messdatenverarbeitung

Testcodes für Kapitel 1: Zufallszahlen

weitere Codes zu Zufallszahlen und Rauschgeneratoren

systematische Zusammenstellung von kombinierbaren Programmabschnitten zur Signal- und Messdatenverarbeitung

Python Matlab/Octave
Vorbereitung (Laden von Modulen/Paketen)
#python -m pip install --upgrade numpy
#python -m pip install --upgrade matplotlib
#pip install --upgrade numpy
#pip install --upgrade matplotlib
from numpy import *
from numpy.random import *
from matplotlib.pyplot import *
Generieren von normalverteilten Zufallszahlen
N=1000
mu=3
sigma=1
x=normal(mu,sigma,N) #Hier muss die Standardabweichung angegeben werden.
plot(x,'.')
show()
N=1000;
mu=3;
sigma=1;
x=mu+sigma*randn([1,N]);
plot(x,'.')
empirischer Mittelwert der generierten Liste von Zufallswerten
mean(x)
mean(x)
Generieren einer Liste von Mittelwerten wiederholter Realisierungen der oberen Listen von Zufallswerten
M=100
m=zeros(M)
for i in range(0,M):
  N=1000
  mu=3
  sigma=1
  x=normal(mu,sigma,N) #Hier muss die Standardabweichung angegeben werden.
  m[i]=mean(x)

plot(m,'.')
show()
M=100;
m=zeros(1,M);
for i=1:M
N=1000;
mu=3;
sigma=1;
x=mu+sigma*randn([1,N]);
m(i)=mean(x);
end
plot(m,'.')