随机作业副本Word文件下载.docx
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理论均值是：
EX（理）=%-f\n\n'
E）
实际均值是：
EX（实）=%-f\n\n'
EX）
（4）方差检验\n'
[E,D]=unifstat（0,1）
DX=var（r）
DX（理）=%-f\n\n'
D）
DX（实）=%-f\n\n'
DX）
（5）中心相关函数\n'
s=0;
form=1:
11
forn=1:
（2001-m）
s=s+（r（n+m-1）-EX）*（r（n）-EX）;
A（m）=s/（2001-m）;
s=0;
21
if（m<
11）
B（m）=A（12-m）;
switchmod（m,5）
case0
Bx（-%2g）=%9f\n'
11-m,B（m））
otherwise
Bx（-%2g）=%9f'
else
B（m）=A（m-10）;
Bx（%3g）=%9f\n'
m-11,B（m））
Bx（%3g）=%9f'
end
见“均匀分布的白序列中心自相关函数图”\n'
subplot（2,1,2）;
x=-10:
10;
plot（x,B）
axis（[-10.5,10.5,-0.02,0.1]）
均匀分布的白序列中心自相关函数图'
结果：
（1）输出前50个数
r
（1）=0.814724r
（2）=0.905792r（3）=0.126987r（4）=0.913376r（5）=0.632359
r（6）=0.097540r（7）=0.278498r（8）=0.546882r（9）=0.957507r（10）=0.964889
r（11）=0.157613r（12）=0.970593r（13）=0.957167r（14）=0.485376r（15）=0.800280
r（16）=0.141886r（17）=0.421761r（18）=0.915736r（19）=0.792207r（20）=0.959492
r（21）=0.655741r（22）=0.035712r（23）=0.849129r（24）=0.933993r（25）=0.678735
r（26）=0.757740r（27）=0.743132r（28）=0.392227r（29）=0.655478r（30）=0.171187
r（31）=0.706046r（32）=0.031833r（33）=0.276923r（34）=0.046171r（35）=0.097132
r（36）=0.823458r（37）=0.694829r（38）=0.317099r（39）=0.950222r（40）=0.034446
r（41）=0.438744r（42）=0.381558r（43）=0.765517r（44）=0.795200r（45）=0.186873
r（46）=0.489764r（47）=0.445586r（48）=0.646313r（49）=0.709365r（50）=0.754687
见“均匀分布的白序列分布图”
E=0.5000
EX=0.4994
EX（理）=0.500000
EX（实）=0.499426
E=0.5000
D=0.0833
DX=0.0809
DX（理）=0.083333
DX（实）=0.080878
（5）中心相关函数
Bx（-10）=-0.000019Bx（-9）=-0.000112Bx（-8）=0.001041Bx（-7）=-0.000094Bx（-6）=0.001789
Bx（-5）=0.000080Bx（-4）=-0.001485Bx（-3）=-0.002422Bx（-2）=0.003576Bx（-1）=0.003416
Bx（0）=0.080837Bx
（1）=0.003416Bx
（2）=0.003576Bx（3）=-0.002422Bx（4）=-0.001485
Bx（5）=0.000080Bx（6）=0.001789Bx（7）=-0.000094Bx（8）=0.001041Bx（9）=-0.000112
Bx（10）=-0.000019见“均匀分布的白序列中心自相关函数图”
图像：
2、用PC机产生
分布的正态序列
r=randn（1,2000）;
r（%2g）=%9f'
v=-3:
0.2:
3;
[n,xout]=hist（r,v）;
bar（xout,n）
axis（[-3.5,3.5,0,200]）
正态序列分布图'
j=1;
fori=-3:
3
f（j）=normcdf（i+0.2,0,1）-normcdf（i,0,1）;
p（j）=round（f（j）*2000）;
j=j+1;
k=0;
1:
2
分布区间:
'
forl=0:
4
（%5.2f,%5.2f）'
i+l*0.2,i+（l+1）*0.2）
理论分布:
%8g'
p（j+k*5））
实际分布:
n（j+k*5））
k=k+1;
见“正态序列分布图”'
[E]=normstat（0,1）;
EX=mean（r）;
EX（理）=%f\n'
EX（实）=%f\n\n'
[E,D]=normstat（0,1）;
DX=var（r,1）;
理论方差是：
DX（理）=%f\n'
实际方差是：
DX（实）=%f\n\n'
）
见“正态N（0,1）序列中心自相关函数图”\n'
axis（[-10.5,10.5,-0.1,1.3]）
正态N（0,1）序列中心自相关函数图'
r
（1）=0.606733r
（2）=1.634499r（3）=-0.623494r（4）=-1.350100r（5）=-1.162241
r（6）=-0.944279r（7）=-0.671211r（8）=0.576681r（9）=-2.085770r（10）=0.235964
r（11）=-0.778421r（12）=1.099562r（13）=-0.855564r（14）=0.007558r（15）=-0.937586
r（16）=-0.681560r（17）=-0.260139r（18）=-0.228795r（19）=-0.524813r（20）=1.128319
r（21）=0.550139r（22）=1.855147r（23）=-0.277299r（24）=1.066631r（25）=-2.099239
r（26）=0.638484r（27）=0.371465r（28）=-0.374179r（29）=0.695348r（30）=0.877629
r（31）=1.033606r（32）=0.419791r（33）=0.601069r（34）=-0.674018r（35）=-1.095178
r（36）=-0.267617r（37）=0.186550r（38）=0.950945r（39）=-0.790519r（40）=-0.489478
r（41）=2.974474r（42）=-0.622585r（43）=1.920303r（44）=0.961149r（45）=-0.557803
r（46）=-0.106555r（47）=-0.215161r（48）=0.473490r（49）=1.365641r（50）=-1.637804
（-3.00,-2.80）（-2.80,-2.60）（-2.60,-2.40）（-2.40,-2.20）（-2.20,-2.00）
2471118
152716
（-2.00,-1.80）（-1.80,-1.60）（-1.60,-1.40）（-1.40,-1.20）（-1.20,-1.00）
2638526987
2534425468
（-1.00,-0.80）（-0.80,-0.60）（-0.60,-0.40）（-0.40,-0.20）（-0.20,0.00）
106125141152159
92111146129147
（0.00,0.20）（0.20,0.40）（0.40,0.60）（0.60,0.80）（0.80,1.00）
159152141125106
163165153138111
（1.00,1.20）（1.20,1.40）（1.40,1.60）（1.60,1.80）（1.80,2.00）
8769523826
11081524537
（2.00,2.20）（2.20,2.40）（2.40,2.60）（2.60,2.80）（2.80,3.00）
1811742
30121063
见“正态序列分布图”
EX（理）=0.000000
EX（实）=0.036574
DX（理）=1.000000
DX（实）=1.000845
Bx（-10）=-0.010452Bx（-9）=-0.009186Bx（-8）=-0.033560Bx（-7）=0.017133Bx（-6）=-0.001126
Bx（-5）=-0.005680Bx（-4）=0.018236Bx（-3）=0.022741Bx（-2）=-0.034489Bx（-1）=-0.023574
Bx（0）=1.000845Bx
（1）=-0.023574Bx
（2）=-0.034489Bx（3）=0.022741Bx（4）=0.018236
Bx（5）=-0.005680Bx（6）=-0.001126Bx（7）=0.017133Bx（8）=-0.033560Bx（9）=-0.009186
Bx（10）=-0.010452见“正态N（0,1）序列中心自相关函数图”
3.设
为正态白序列，服从
分布，构造
，
（1）求
（2）求
（3）求
（4）求
，并画出
图
x30=randn（1,2001）;
x3=zeros（1,2000）;
fori=1:
2000
x3（i）=x30（i+1）+4*x30（i）;
%求均值检验
sum=0;
sum=sum+x3（1,i）;
EX3=sum/2000
%方差检验
sum=sum+x3（1,i）*x3（1,i）;
EX23=sum/2000
DX3=EX23-EX3^2
Bx3=zeros（1,41）;
EX=0;
form=-20:
20
sum=0;
2000-abs（m）
sum=sum+（x3（n+abs（m））-EX）*（x3（n）-EX）;
Bx3（m+21）=sum/2000;
m=-20:
20;
plot（m,Bx3）
（1）均值
理论值是：
EX（k）=0实际值是：
EX（k）=-0.0197
（2）均方值
实际值是：
（3）方差
DX（k）=17实际值是：
DX（k）=16.3914
（4）
（m）图
4.设
为正态白序列，且服从
，构造
x40=randn（1,1000）;
x4=zeros（1,1000）;
x4
（1）=x40
（1）;
fork=2:
1000
x4（k）=x40（k）-0.707*x4（k-1）;
fork=101:
sum=sum+x4（k）;
EX4=sum/900
sum=sum+x4（k）^2;
EX24=sum/900
DX4=EX24-EX4^2
Bx4=zeros（1,41）;
forn=101:
1000-abs（m）
sum=sum+（x4（n+abs（m））-EX4）*（x4（n）-EX4）;
Bx4（m+21）=sum/900;
plot（m,Bx4）
5.设
，取采样周期
，采样值为
。
利用
，试画出
分别取5，10，20时的
与
的比较图。
Xt40='
sin（t）'
;
subplot（3,1,1）;
ezplot（Xt40）;
Buchang=0.05;
m=1;
N=5;
%通过改变N的值来实现不同的采样分析，本文中要取N=5，10，20
fort=-2*pi:
Buchang:
2*pi
forn=（0-N）:
N
sum=sum+（sin（n*pi/2）*sin（t-pi*n/2））/（t-n*pi/2）;
Xt41（m）=sum;
m=m+1;
t=-2*pi:
2*pi;
holdon
plot（t,Xt41）;
n取5时的比较图形'
）;
subplot（3,1,2）;
N=10;
m=1;
Xt42（m）=sum;
plot（t,Xt42）;
n取10时的比较图形'
subplot（3,1,3）;
N=20;
Xt43（m）=sum;
plot（t,Xt43）;
n取20时的比较图形'
取5，10，20时的比较图形：
6.如图示：
（1）列出奥斯特姆表
（2）判断系统稳定性
（3）如果稳定，
求
？
%random_work06
%列出奥斯特姆表，判断稳定性，计算输出方差
clc;
clear;
t1=0;
t2=0;
flag=0;
r=20;
%行数
c=21;
%列数
A=zeros（2*r,c+1）;
%A表的计算
forj=1:
c
A（1,j）=2*（j-1）+1;
fori=2:
2:
2*r-2
forj=i/2:
c-1
A（i,j）=A（i-1,j+1）;
t1=t1+1;
temp=i;
ifA（i,i/2）==0
break;
a（t1）=A（i-1,i/2）/A（i,i/2）;
i=i+1;
forj=（i-1）/2+1:
A（i,j）=A（i-2,j）-a（t1）*A（i-1,j）;
end
ifi==2*r-2
A（i+1,c-1）=A（i,c）;
a（t1+1）=A（i,c-1）/A（i+1,c-1）;
else
a（t1）=0;
fori=i:
-2:
1%输出表A
A（i,c+1）=a（i/2）;
str='
tableA最后一列的偶数行为系数比值'
disp（str）;
disp（A）
在计算过程中第%d行第一个元素为0\n'
temp）;
奥斯特姆表无法继续列出，所以就显示此行以前的元素\n'
B=zeros（2*r,c-1）;
%B表的计算
B（1,c-1）=1;
temp-1
B（i,j）=A（i,j）;
t2=t2+1;
b（t2）=B（i-1,i/2）/B（i,i/2）;
B（i,j）=B（i-2,j）-b（t2）*B（i-1,j）;
B（i+1,c-1）=A（i+1,c-1）;
b（t2+1）=B（i,c-1）/B（i+1,c-1）;
temp%输出表B
B（i,c）=b（i/2）;
tableB最后一列的偶数行为系数比值'
disp（B）
2*r%判断稳定性
ifA（i,i/2）>
flag=flag+1;
else
flag=flag+0;
ifflag==r
disp（'
有判定定理知道系统稳定'
有判定定理知道系统不稳定'
%计算积分值
fork=1:
temp/2-1
s=s+b（k）^2/a（k）;
In=s/2;
系统输出过程的方差=%f\n'
In）;
（1）列出奥姆斯特表
在计算过程中第8行第一个元素为0
奥斯特姆表无法继续列出，所以就显示此行以前的元素
系统输出过程的方差=0.000000
（2）判别稳定性
由于
的奥斯特姆表的第十行首元素为负无穷，故系统不稳定。
（3）
不存在。
7.如图所示
列出奥斯托姆表
1.判断稳定性
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