雷达无线电系列(一)几种常见的幅度分布函数(matlab)
文件下载地址:
一,瑞利幅度分布模型
① 常规模型

function [fx, Fx, Exn, Ex] = pdf_rayleigh(x, sigma, n)
fx = x./(sigma.^2).*exp(-1.*x.^2./(2.*sigma.^2));
Fx = 1 - exp(-x.^2/(2.*sigma.^2));
Exn = 2.^(n./2).*sigma.^2.*gamma(1+n./2);
Ex = sqrt(pi/(2.*sigma));
end
②AB模型

function [fA] = pdf_ABrayleigh(A, B)
fA = 1/B.*exp(-1.*(A/B));
end
二,对数正态分布模型

function [fx, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, sigma, v, n)
fx = 1./(sqrt(2.*pi).*sigma.*x).*exp(-1.*(log(x)-v).^2./(2.*sigma.^2));
Fx = 1 - exp(-((log(x)-v)/sigma).^2/(2.*sigma.^2));
Exn = exp(1/2.*(n.*sigma).^2+n.*v);
Ex = v.*exp((sigma.^2)/2);
Dx = v.^2.*exp(sigma.^2).*(exp(sigma.^2)-1);
end
三,韦布尔幅度分布模型


function [fx, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_weibull(x, alpha, beta, n)
fx = alpha./beta.*(x./beta).^(alpha-1).*exp(-(x./beta).^alpha);
Fx = 1 - exp(-(x./beta).^alpha);
Exn = beta.^n.*gamma(n./alpha+1);
Ex = beta.*gamma(1./alpha+1);
Dx = beta.^2.*(gamma(2./alpha + 1) - gamma(1./alpha + 1).^2);
end
四,k分布


function [fx, Fx, Exn] = pdf_k(x, c, v, n)
fx = (2.*c./gamma(v)).*(c.*x./2).^v.*besselk(v-1,c.*x);
Fx = 1 - 2./gamma(v).*(c.*x./2).^v.*besselk(v,c.*x);
Exn = gamma(n./2+1).*gamma(n./2+v)./gamma(v).*(2./c).^n;
end
五,Gamma分布

function [fx, Ex, Dx] = pdf_gamma(x, v, alpha)
fx = alpha.^v/gamma(v).*x.^(v-1).*exp(-alpha.*x);
Ex = v/alpha;
Dx = v/alpha^2;
end
六,测试运行程序
clc;
%% 测试k分布v参数
% x = 0:0.01:15;
% c=1;
% n=1;
% figure;
% [fx0, Fx, Exn] = pdf_k(x, c, 1, n);
% [fx1, Fx, Exn] = pdf_k(x, c, 2, n);
% [fx2, Fx, Exn] = pdf_k(x, c, 3, n);
% [fx3, Fx, Exn] = pdf_k(x, c, 4, n);
% [fx4, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, 2.5, v, n);
% plot(x,fx0, x,fx1, x,fx2, x,fx3); %% 测试k分布c参数
% x = 0:0.01:30;
% v=2;
% n=1;
% figure;
% [fx0, Fx, Exn] = pdf_k(x, 0.2, v, n);
% [fx1, Fx, Exn] = pdf_k(x, 0.25, v, n);
% [fx2, Fx, Exn] = pdf_k(x, 0.5, v, n);
% [fx3, Fx, Exn] = pdf_k(x, 1, v, n);
% % [fx4, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, 2.5, v, n);
% plot(x,fx0, x,fx1, x,fx2, x,fx3); %% 测试韦布尔分布beta参数
% x = 0:0.01:8;
% alpha=3;
% n=1;
% figure;
% [fx0, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_weibull(x, alpha, 1, n);
% [fx1, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_weibull(x, alpha, 2, n);
% [fx2, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_weibull(x, alpha, 3, n);
% [fx3, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_weibull(x, alpha, 4, n);
% % [fx4, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, 2.5, v, n);
% plot(x,fx0, x,fx1, x,fx2, x,fx3); %% 测试韦布尔分布alpha参数
% x = 0:0.01:3;
% beta=1;
% n=1;
% figure;
% [fx0, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_weibull(x, 0.5, beta, n);
% [fx1, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_weibull(x, 1, beta, n);
% [fx2, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_weibull(x, 2, beta, n);
% [fx3, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_weibull(x, 3, beta, n);
% % [fx4, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, 2.5, v, n);
% plot(x,fx0, x,fx1, x,fx2, x,fx3); %% 测试对数正态v参数
% x = 0:0.1:20;
% sigma=1;
% n=1;
% figure;
% [fx0, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, sigma, 0.5, n);
% [fx1, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, sigma, 1, n);
% [fx2, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, sigma, 2, n);
% [fx3, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, sigma, 3, n);
% % [fx4, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, 2.5, v, n);
% plot(x,fx0, x,fx1, x,fx2, x,fx3); %% 测试对数正态sigma参数
% x = 0:0.1:5;
% v=0;
% n=1;
% figure;
% [fx0, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, 0.3, v, n);
% [fx1, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, 0.5, v, n);
% [fx2, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, 1, v, n);
% [fx3, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, 2, v, n);
% % [fx4, Fx, Exn, Ex, Dx] = pdf_lognormal(x, 2.5, v, n);
% plot(x,fx0, x,fx1, x,fx2, x,fx3); %% 测试rayleigh_AB分布函数
% figure;
% x=0:0.1:8;
% [fx0] = pdf_ABrayleigh(x, 0.5);
% [fx1] = pdf_ABrayleigh(x, 1);
% [fx2] = pdf_ABrayleigh(x, 2);
% [fx3] = pdf_ABrayleigh(x, 3);
% [fx4] = pdf_ABrayleigh(x, 4);
% plot(x,fx0, x,fx1, x,fx2, x,fx3, x,fx4); %% 测试rayleigh分布函数
% n = 1;
% figure;
% [fx0, Ex0, Dx0] = pdf_rayleigh(x, 0.5, n);
% [fx1, Ex1, Dx1] = pdf_rayleigh(x, 1, n);
% [fx2, Ex2, Dx2] = pdf_rayleigh(x, 1.5, n);
% [fx3, Ex3, Dx3] = pdf_rayleigh(x, 2, n);
% [fx4, Ex4, Dx4] = pdf_rayleigh(x, 2.5, n);
% plot(x,fx0, x,fx1, x,fx2, x,fx3, x,fx4); %% 测试gamma分布v参数
% x = 0:0.1:10;
% alpha = 1;
% figure;
% [fx0, Ex0, Dx0] = pdf_gamma(x, 0.5, alpha);
% [fx1, Ex1, Dx1] = pdf_gamma(x, 1, alpha);
% [fx2, Ex2, Dx2] = pdf_gamma(x, 2, alpha);
% [fx3, Ex3, Dx3] = pdf_gamma(x, 3, alpha);
% plot(x,fx0, x,fx1, x,fx2, x,fx3); %% 测试gamma分布alpha参数
% x = 0:0.1:10;
% alpha = 1;
% figure;
% [fx0, Ex0, Dx0] = pdf_gamma(x, v, 0.5);
% [fx1, Ex1, Dx1] = pdf_gamma(x, v, 1);
% [fx2, Ex2, Dx2] = pdf_gamma(x, v, 2);
% [fx3, Ex3, Dx3] = pdf_gamma(x, v, 3);
% plot(x,fx0, x,fx1, x,fx2, x,fx3);
雷达无线电系列(一)几种常见的幅度分布函数(matlab)的更多相关文章
- 雷达无线电系列(二)经典CFAR算法图文解析与实现(matlab)
一,CFAR基础知识介绍 简介 恒虚警检测技术是指雷达系统在保持虚警概率恒定条件下对接收机输出的信号与噪声作判别以确定目标信号是否存在的技术. 前提 由于接收机输出端中肯定存有噪声(包括大气噪声.人为 ...
- 雷达无线电系列(三)经典CFAR算法门限因子alpha计算(matlab)
前言 本文汇集CA.SO.GO.OS.杂波图等恒虚警算法的门限因子求解方法及其函数 1,CA-CFAR [非常简单,可以直接求解] %% 均值恒虚警_门限因子计算公式 %% 版本:v1 %% 时间:2 ...
- ElasticSearch 学习记录之ES几种常见的聚合操作
ES几种常见的聚合操作 普通聚合 POST /product/_search { "size": 0, "aggs": { "agg_city&quo ...
- 一文读懂四种常见的XML解析技术
之前的文章我们讲解了<XML系列教程之Schema技术_上海尚学堂java培训技术干货><XML的概念.特点与作用.XML申明_上海Java培训技术干货>,大家可以点击回顾一下 ...
- Spring RestTemplate中几种常见的请求方式
https://github.com/lenve/SimpleSpringCloud/tree/master/RestTemplate在Spring Cloud中服务的发现与消费一文中,当我们从服务消 ...
- Spring RestTemplate中几种常见的请求方式GET请求 POST请求 PUT请求 DELETE请求
Spring RestTemplate中几种常见的请求方式 原文地址: https://blog.csdn.net/u012702547/article/details/77917939 版权声明 ...
- 几种常见web攻击手段及其防御方式
XSS(跨站脚本攻击) CSRF(跨站请求伪造) SQL注入 DDOS web安全系列目录 总结几种常见web攻击手段极其防御方式 总结几种常见的安全算法 XSS 概念 全称是跨站脚本攻击(Cross ...
- 总结几种常见web攻击手段及其防御方式
本文简单介绍几种常见的攻击手段及其防御方式 XSS(跨站脚本攻击) CSRF(跨站请求伪造) SQL注入 DDOS web安全系列目录 总结几种常见web攻击手段极其防御方式 总结几种常见的安全算法 ...
- css3系列-2.css中常见的样式属性和值
css3系列-2.css中常见的样式属性和值 继续上一篇文章的继续了解css的基础知识,关注我微信公众号:全栈学习笔记 css中常见的样式属性和值 字体与颜色 背景属性 文本属性 边框属性 内外边距 ...
随机推荐
- python全栈开发day113-DBUtils(pymysql数据连接池)、Request管理上下文分析
1.DBUtils(pymysql数据连接池) import pymysql from DBUtils.PooledDB import PooledDB POOL = PooledDB( creato ...
- Python Trick —— 命令行显示
1 应用场景 在命令行展示下,有以下两种场景. 进度条显示.在同一行展示不断的更新的进度条. 信息显示/隐藏控制.比如希望向多个用户展示不同信息,各个用户彼此保密. 2 进度条展示 跟c语言类似,打印 ...
- Ubuntu安装Hadoop
系统:Ubuntu16.04 JDK:jdk-8u201 Hadoop:3.1.2 一.安装JDK https://www.cnblogs.com/tanrong/p/10641803.html 二. ...
- 逆向分析一款国外Blackjack Card Counter软件并附上License生成脚本
没有学过逆向,一时兴起,搞了一下这个小软件,名为“逆向分析”,其实过程非常简单,难登大雅之堂,就当段子看吧.首先介绍一下背景吧.这是一款国外的Blackjack也就是21点算牌软件,我从来不玩牌的,机 ...
- 《团队作业》五小福团队--UNO的博客链接汇总
<团队作业>五小福团队--UNO的博客链接汇总 <团队作业第一周>五小福团队作业--UNO <团队作业第二周>五小福团队作业--UNO <团队作业第三.第四周 ...
- Little Sub and Mr.Potato's Math Problem-构造
链接:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=5864 思路 : 判断小于它的合法的,再看大于它的合法的,特判10000. ...
- 8080端口被System占用
System是Windows页面内存管理进程,拥有0级优先权,没有它系统无法启动 就是说,System进程是无法关闭的,所以不要尝试去强行关闭,可能引起电脑异常查看是否是IIS占用的, 进入电脑控制面 ...
- Java对象转换成Map
需求总是千奇百怪,对象转成map,看似没必要,但就是有这个需求,所以记录下来 首先是Bean package tools; import lombok.Data; /** * 车辆实体类 */ @Da ...
- CF715B. Complete The Graph
CF715B. Complete The Graph 题意: 给一张 n 个点,m 条边的无向图,要求设定一些边的边权 使得所有边权都是正整数,最终 S 到 T 的最短路为 L 1 ≤ n ≤ 100 ...
- Codeforces.1129E.Legendary Tree(交互 二分)
题目链接 \(Description\) 有一棵\(n\)个点的树.你需要在\(11111\)次询问内确定出这棵树的形态.每次询问你给定两个非空且不相交的点集\(S,T\)和一个点\(u\),交互库会 ...