离散分布

利用MATLAB，在任意分辨率下生成符合任意二维离散概率分布的随机数。

基于用户指定分布的随机选择工具，挺适合搞概率模拟的场景。你只要传个id列表和每个点的概率，它就能帮你从中随机挑个元素出来，而且选中的概率就是你设置的那套分布，效果还挺稳。 在做一些像是医学图像或者需要自定义概率权重采样的时候，这种东西就香。比如你想根据某种疾病概率，从一堆病例中模拟抽样，就可以用上它。 函数是用MATLAB写的，语法友好，响应也快。配套还有示例和文档，链接在这儿：更多信息和示例，可以直接看怎么用。 如果你对概率分布比较感兴趣，也可以看看这些相关文章： 二维离散分布 多种概率分布及其应用 Zipf 分布生成随机数 帕累托分布生成器 嗯，如果你平时有做数据采样、

在MATLAB中，WBC_Matlab为离散分布聚类提供了一种高效的Wasserstein重心计算方法，特别适用于具有稀疏支持的情况。

该资源提供了MATLAB算法及工具源码，适用于毕业设计和课程设计作业。所有源码均经过严格测试，可直接运行，安全可靠。如需帮助，请随时联系获取支持。

使用MATLAB开发的TRIRND函数用于生成三角形分布的离散随机数。函数参数包括最小值、最高值和最大值，其中最高值具有最高概率。该分布确保在指定范围内每个值（包括最大和最小值）都有非零概率。对于需要生成随机整数矩阵的情况，还提供了返回随机矩阵的功能。需要注意的是，这是一个数值近似，适用于广泛的应用场景，但在严格的统计应用中需谨慎使用。

该方法基于相似度阈值和关联度，实现区间数据离散化，提升了算法性能，经多组数据验证，效果显著。

本交互式应用程序解释了在离散时间下零极点的分布如何影响DTLTI系统的频率响应。用户可以选择并移动感兴趣的极点或零点，观察其对频率响应的影响。共轭的极点和零点可以一起移动，以保持它们的共轭关系。此应用程序要求使用R2014b或更新版本。详细信息请访问http://www.signalsandsystems.org

无需使用 “Acker” 或 “Place” 命令，即可在 MATLAB 中实现离散系统极点配置。代码结构灵活，方便调整以适应不同的系统需求。

MATLAB 离散傅里叶变换平滑代码用于分析随时间变化的数据，如声音、图像、形状。该数据通常具有高频测量和等距值。然而，在进行分析前需要进行额外的处理，代码中提供了一些方法来进行处理。

MATLAB离散傅里叶变换实现代码已验证无误。