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伪随机序列

概念伪随机序列是指统计特性类似随机噪声的序列，但可以重复产生。 2. m 序列 2.1 概念 m 序列是最大长度线性反馈移位寄存器序列的简称。...2.2 线性反馈移位寄存器的一般结构 image.png 2.3 线性反馈移位寄存器的特征多项式 image.png m 序列的 \begin{array}{c} \mbox{重复周期数} = 2^n...- 1 \end{array} 2.4 m 序列产生的充要条件 m 序列对应的线性反馈移位寄存器的特征多项式为本原多项式。...image.png 2.5 m 序列特性均衡性：0/1分布等概时，熵最大，随机性最大。短游程特性自相关特性：序列与延时序列的相似度 2.6 m 序列的应用测试噪声源、加密通信、加扰及平衡。

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伪随机序列——m序列及MATLAB仿真

前言在通信系统中的随机噪声会使模拟信号产生失真和使数字信号出现误码，并且，它还是限制信道容量的一个重要因素。因此人们经常希望消除或减小通信系统中的随机噪声。另外，有时人们会希望获得随机噪声。...例如，在实验室中对通信设备或系统性能进行测试时，可能要故意加人一定的随机噪声。伪随机噪声具有类似于随机噪声的某些统计特性，同时又能够重复产生。...由于它具有随机噪声的优点，又避免了随机噪声的缺点，因此获得了日益广泛的实际应用。目前广泛应用的伪随机噪声都是由周期性数字序列经过滤波等处理后得出的。在后面我们将这种周期性数字序列称为伪随机序列。...它有时又称为伪随机信号和伪随机码。一、m 序列 1、m 序列的产生 m 序列是最长线性反馈移位寄存器序列的简称。它是由带线性反馈的移存器产生的周期最长的序列。现在，我们先给出一个 m 序列的例子。...m 序列的功率谱密度 ⑥、伪噪声特性由于 m 序列的均衡性、游程分布和自相关特性与随机序列的基本性质极相似所以通常将 m 序列称为伪噪声（PN）序列，或称为伪随机序列。

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基于序列模型的随机采样

本文回顾了一系列常用的序列模型采样方法，包括基于蒙特卡洛的随机采样和随机束搜索，以及最近提出的基于Gumbel-Top-K的随机束搜索。表1展示了这三种方法各自的优缺点。...在序列模型中，束搜索通常被用来提升模型解码时的性能。默认的贪婪解码总是在每一步挑选一个当前分数最高的词来组成序列。...图4 束搜索最终结果序列模型中的随机采样从序列模型中采集多个样本有两种经典的方法：基于蒙特卡洛的随机采样和基于蒙特卡洛的束搜索。...基于蒙特卡洛的随机采样在序列模型中采样的最简单方法就是在贪婪搜索的基础上，在每一步挑选下一个词的时候不是根据它们相应的得分而是根据模型输出的下一个词分布来随机选取一个，这样重复到固定长度或者挑选到句子结束符时停止...因为每一步都挑选了不同的词，因此最终产生的K个候选序列都不会相同，从而达到了高效采集K个样本的目的。但是基于蒙特卡洛的随机束搜索也面临着方差的问题。

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python+faker实现自定义随机数据序列生成

shigen坚持更新文章的博客写手，擅长Java、python、vue、shell等编程语言和各种应用程序、脚本的开发。记录成长，分享认知，留住感动。...好的，现在进入正题，额，文章的名字略长：《控制台输出任一类型数量随机数据程序》。我们先来抽取一下关键词：控制台，任一类型、数量、随机数据。肯定又是shigen的定制化程序了。...查看帮助生成随机的地址生成随机名单随机邮箱其它的效果就不再这里掩饰了，感兴趣的伙伴可以去shigen的github自行查看。最后，我们分析一下程序吧。...其实最开始shigen准备用python的click库去做的，但是考虑到count是一个公共的参数，在click里实现真的是太复杂了，最后放弃了，关于faker的使用可以参考shigen的这一篇文章：如何用...python优雅地生成模拟数据。

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时间序列平稳性、白噪声、随机游走

作者：东哥起飞，来源：Python数据科学本文开启时间序列系列的相关介绍，从零梳理时序概念、相关技术、和实战案例，欢迎订阅时间序列专栏跟踪全部内容。本篇介绍时间序列的平稳性的相关概念。...)=\sigma^2 Cov(\varepsilon_t,\varepsilon_s)=0,t\neq s 也就是均值为0，方差为 \sigma^2 ，协方差为0（无自相关性）的序列用Python代码能生成一个白噪声序列...下面用Python生成的两个随机游走图形感受下。...极大降低分析难度上篇文章时间序列基本概念、任务、预测方法提到，时间序列中每个时刻 X_1,X_2,...,X_t 都可以认为是一个随机变量，它们都有自己的分布。...如果现在判断出该时序是满足宽平稳的时间序列，可知该时序均值 \mu 是个常数，即每个时点随机变量均值都为 \mu 。

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python生成随机数、随机字符、随机字符串

参考链接： Python中的随机数 python生成随机数、随机字符、随机字符串本文是基于Windows 10系统环境，实现python生成随机数、随机字符、随机字符串： Windows 10 ...PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe) python 3.6.8 Windows x86 executable installer (1) 生成随机数随机整数 ...(0, 101, 2) # 左闭右开区间 print(num) 随机浮点数 import random num = random.random() # 生成0-1之间的随机浮点数 num2 = random.uniform...(1, 10) # 生成的随机浮点数归一化到区间1-10 print(num) print(num2) (2) 生成随机字符随机字符 import random alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz...@#$%^&*()' char = random.choice(alphabet) print(char) (3) 生成随机字符串生成指定数量的随机字符串 import random alphabet

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Python 生成随机数_python 随机字符串

python中生成随机数主要使用random模块和numpy库中的random函数。前者主要用于生成随机数和实现序列中随机数和随机数列的挑选，后者用来生成a*b维的随机矩阵。...一、random模块 random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数，列举如下： 1. random.random() 功能：随机生成一个[0, 1)的浮点数示例： import random...，每step递增，以b为终>这样的一个整数序列中随机选择一个数 5. random.choice(sequence) 功能：从一个已有的sequence中随机选择一个元素 6. random.sample...(sequence,k) 功能：从某一序列中获取指定长度的片段（随机选取K个，没有顺序） import random sequence=['apple','banana','orange'] l=random.sample..., 3, 4, 3, 3, 4], [3, 4, 2, 3, 3, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 2, 3, 2]]) 总结：（1）random模块主要用于生成随机数和实现序列中随机数和随机数列的挑选

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Python序列

> a = 'I love you' >>> b = list(a) >>> b ['I', ' ', 'l', 'o', 'v', 'e', ' ', 'y', 'o', 'u'] max() 返回序列或者参数集合中的最大值...min() 返回序列或者参数集合中的最小值 >>> max(1,5,4,8,3,11,13) 13 >>> number = ['a','v','r','e','x','o','k'] >>> max...(number) 'x' sum(iterable[. start=0]) 返回序列iterable和可选参数start的总和 >>> tuple1 = (1,3,1,4.5,9.1) >>> sum(

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Python 生成随机数_python建立随机数列表

文章目录前言一、随机数种子二、生成随机数 1.random() 2.ranint(a,b) 3.randrange(start,stop [,step]) 4.getrandbits(k) 三、生成随机序列...1.choice(seq) 2.samplex(序列,k) 3.shuffle(x[,random]) ---- 前言生成随机数一般使用的就是random模块下的函数，生成的随机数并不是真正意义上的随机数...from random import * for i in range(10): print(int(getrandbits(4)),end=" ") 三、生成随机序列 1.choice(seq...) 从给定的序列中随机抽取一个代码如下： from random import * test=[12,3,1,2,33,21] for i in range(10): print(choice...(test)) 2.samplex(序列,k) 从序列中随机抽取k个元素,这k个元素不会重复。

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使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

图1提供了该数据集中时间序列的可视化。

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python random随机模块

/usr/bin/python import random print(random.random()) #打印0-1之间的随机浮点数 print(random.uniform(1,10)) #打印...1-10之间的随机浮点数 print(random.randint(1,10)) #打印1-10直接的整数 print(random.randrange(10, 30, 2)) #10到30，步数为...2 lst = ['python','C','C++','javascript'] print(random.choice(lst)) #随机选择 p = ['A' , 'B', 'C', 'D'..., 'E' ] random.shuffle(p) #重新排序 print(p) lst = [1,2,3,4,5] print(random.sample(lst,4)) #随机截取长度

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Python 爬虫——随机UA

from fake_useragent import UserAgent def getHtml(url): try: ua = UserAgent() # 随机

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Python python的随机模块--random

python的随机模块–random random.random 模块名称.模块中的函数 random.uniform random.randint random.choice random.sample...random.randrange random.random 随机返回0~1之间的浮点数 random.uniform 产生一个a,b区间的随机浮点数 random.randint 产生一个a, b区间的随机整数...random.choice 返回对象中的一个随机元素 random.sample 随机返回对象中指定的元素 # 即个数 random.randrange 获取区间内的一个随机数 random.randrange

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python随机产生数字_随机数生成excel

使用场景：随机短信验证码 import random import string # 指定随机数长度 r_num = 4 # 生成数字 + 字母（字符串序列） token = string.ascii_letters...+ string.digits ''' string.ascii_letters:生成大小写字母（type:字符串） string.digits:生成数字（type:字符串） ''' # 随机选择...指定长度随机码（字符串列表） token = random.sample(token,r_num) # 生成数字 + 字母随机数 token = ''.join(token) # 加强版（一行代码

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python实现随机森林

什么是随机森林？在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。要想理解好随机森林，就首先要了解决策树。...重复n次，这k个特性经过不同随机组合建立起来n棵决策树（或者是数据的不同随机样本，称为自助法样本）。 3. 对每个决策树都传递随机变量来预测结果。...换句话说，将得到高票数的预测目标作为随机森林算法的最终预测。针对回归问题，随机森林中的决策树会预测Y的值（输出值）。通过随机森林中所有决策树预测值的平均值计算得出最终预测值。...而针对分类问题，随机森林中的每棵决策树会预测最新数据属于哪个分类。最终，哪一分类被选择最多，就预测这个最新数据属于哪一分类。随机森林的优点和缺点？优点： 1....如何理解随机森林的“随机”？主要体现在两个方面： 1.数据的随机选取：从原始数据中采取有放回的抽样。 2.特征的随机选取：每次随机选取k个特征构造一棵树。

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Python随机生成密码

: oaixnah@163.com Time : 2019-07-27 17:12 Home Team : Golden State Warriors 随机生成...main__': a = sys.argv if len(a) == 3: main(a[1], a[2]) else: print('Use: python

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用随机游动生成时间序列的合成数据

例如当没有可用信息或没有实时数据可用时，具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。这篇文章利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。...生成数据在创建和测试时间序列模型时，以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟库存、产能利用率甚至粒子运动的趋势。通过每一步概率的调整，行为被添加到随机游走中。...在 Pandas 中使用“date_range”函数快速生成时间序列数据。下面是一个示例，它为 2019 年每天生成一个具有一个随机值的df。...虽然此处的数据可用于时间序列模型，但看不到任何模式。...总结随机游走是一个有趣的随机过程。在很少的起始条件下，生成了许多不同的模式。因此，随机游走可以用作合成时间序列数据并针对您的特定问题实例进行调整。

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基于FPGA的伪随机序列发生器设计

通常认为二进制信号0和1是以等概率随机出现的。所以测量误码率时最理想的信源应是伪随机序列产生器。这样测量的结果，我们认为是符合实际运用时的情况。...通信加密、数据序列的加扰与解扰、扩展频谱通信、分离多径技术等等。 2伪随机序列的原理对于某种反馈逻辑、初始化状态非全零时，若输出序列周期最长（P=2r-1），称为m序列，也称为伪随机序列。...伪随机序列通常由反馈移位寄存器产生，又可分为线性反馈移位寄存器和非线性反馈移位寄存器两类。...除了字符串的连0和连1，伪随机序列在一个长度为n的字符串中将包含任何可能的0和1的组合。要使移位寄存器产生确定的值，必须置其初值并允许时钟电路产生移位时钟。 ?...如上图所示，当fpga仿真的输入种子和matlab的输入种子一致时产生的序列一致。 ? 上图为随机序列的模拟信号展示。 3）在产生随机数序列的基础上我们可以进一步去产生符合高斯分布的高斯白噪声 ?

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用随机游动生成时间序列的合成数据

来源：DeepHub IMBA 本文约1300字，建议阅读5分钟本文带你利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。随机游走是随机过程。它们由数学空间中的许多步骤组成。...例如当没有可用信息或没有实时数据可用时，具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。这篇文章利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。...生成数据在创建和测试时间序列模型时，以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟库存、产能利用率甚至粒子运动的趋势。通过每一步概率的调整，行为被添加到随机游走中。...在 Pandas 中使用“date_range”函数快速生成时间序列数据。下面是一个示例，它为 2019 年每天生成一个具有一个随机值的df。...总结随机游走是一个有趣的随机过程。在很少的起始条件下，生成了许多不同的模式。因此，随机游走可以用作合成时间序列数据并针对您的特定问题实例进行调整。编辑：黄继彦

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随机数生成 python_python生成多个随机数

描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。。...---- 参数 x — 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。...random.random()用于生成用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成随机数 n: a <= n <= b。...其中参数a是下限，参数b是上限，Python生成随机数 print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint...random.randrange 从指定范围内，按指定基数递增的集合中，这篇文章就是对python生成随机数的应用程序的部分介绍。

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