如何解决为什么我的数据中存在高斯性问题,我该如何解决?
我有两个高斯噪声发生器,来自 MATLAB 的 randn() 函数:
noise1 = randn(1,100000)
noise2 = randn(1,100000)
我正在寻找它们相等的点。为此,我在每个点之间添加 100 个点:
mehvec = linspace(1,100000,100*(100000-1));
meh1 = [];
meh2 = [];
for i = 2:1:n
meh1 = [meh1,linspace(noise1(i-1),noise1(i),100)];
meh2 = [meh2,linspace(noise2(i-1),noise2(i),100)];
end
现在,我扫描每个点,以查看两个噪声之间的差异是否存在符号变化、符号变化发生的位置以及它们相等时的噪声值:
diff = meh1 - meh2;
crossvec = [];
valuevec = [];
for i = 2:1:length(mehvec)
if diff(i-1)>=0 && diff(i)<0 || diff(i-1)<0 && diff(i)>=0
crossvec = [crossvec,i];
valuevec = [valuevec,meh1(i)];
end
end
结果应该是高斯的,因为与实际的热噪声一样,这些应该是高斯白噪声的样本。高斯性存在问题,即瞬时噪声相等的向量。它来自哪里?
这是它们相等的值的正态概率图。它应该是一条直线(表示高斯性),但事实并非如此。用于生成它的代码是:
figure;
set(gcf,'color','w');
normplot(meh1(crossvec));
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