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Python で正規分布 (Gaussian pdf) を使用して測定誤差をサンプリングする方法について非常に混乱しています。

私がやりたいことは、Gaussian pdf の下にノイズ (エラー) を作成し、それを測定値に追加することです。要するに、私は次のように問題を置きます：

入力:

  • M(i) - 測定値; i = 1...n, n- 測定数;

出力：

  • M_noisy(i) = M(i) + ノイズ(i);

    ここで、noise(i)- 測定時のノイズ。M(i)- 測定値。

重要:このノイズは、分散が測定値の 10 % に等しいゼロ平均ガウス ノイズである必要があります。

次のコードを入れましたが、続行できませんでした...

私のコード:

import numpy as np

# sigma - standard deviation of M
# mu - mean value of M
# n - number of measurements

# I dont know if this is correct or not:
noise = sigma * np.random.randn(n) + mu;

## M_noisy(i) - ?

事前に回答/提案をありがとう。

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random_scale_ammounts = np.random.randn(n) 
#creates a list of values between -1 and 1
offset_from_mean = sigma *random_scales   #randomly -std to +std
noise =  offset_from_mean + mu;

clean_y_data = np.arange(n)
noisy_y_data = clean_y_data + noise

あなたが求めているものかもしれませんか？

于 2014-08-05T22:11:29.967 に答える