%%?標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)系數(shù)下隨機(jī)變量的生成方法
%%?此函數(shù)參考：畢業(yè)論文-華中科技大學(xué)-Alpha穩(wěn)定分布的模型仿真及參數(shù)估計(jì)
%X～S（αβσμ）
%標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)下服從S（αβ10）分布的隨機(jī)變量生成
function?x=my_alphanoise（alphabetasigmamumsns）
%α=alphaβ=betaσ=sigmaμ=mu
%pi=3.14;
%%?alpha!=1：
M1=（1+beta^2*tan（pi*alpha/2）^2）^（alpha/2）;
N1=-atan（beta*tan（pi*alpha/2））/alpha;
p1=（1-alpha）/alpha;
rand（‘state‘sum（100*clock））;
V=pi*（rand（msns））-pi/2;%?產(chǎn)生（-pi/2pi/2）的均勻分布隨機(jī)變量
rand（‘state‘7*sum（100*clock）+3）;
W=-log（1-rand（msns））;%?產(chǎn)生均值為1的指數(shù)分布隨機(jī)變量
X1=M1*sin（alpha*（V-N1））./（cos（V））.^（1/alpha）.*（cos（V-alpha*（V-N1））./W）.^p1;%?產(chǎn)生nonnegative?innovations?η（k）
%%?alpha==1：
M2=pi/2;
X2=M2*（（pi/2+beta.*V）.*tan（V）-beta*log（W.*cos（V）./（pi/2+beta.*V）））;
%%?產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)系下服從S（alphabetasigmamu）
if（alpha==1）
????x=sigma*X2+2/pi*beta*sigma*log（sigma）+mu;
else
????x=sigma*X1+mu;
end

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
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?????文件????????919??2019-05-24?19:44??my_alphanoise\my_alphanoise.m

?????文件????????206??2019-05-24?19:57??my_alphanoise\my_noise.m

?????目錄??????????0??2019-05-24?20:08??my_alphanoise

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