Question

我想在模型中为每个单独的时间步长添加高斯随机噪声，而不是生成噪声数组，然后将其添加到我的信号中。通过这种方式，我想检查一下我系统的标准动态效果。

所以，我想生成每个时间步长的随机噪声（即单个值）并将其生成给我的信号（例如，添加噪声然后计算下一个状态，添加噪声计算下一个状态，等等）。我想通过NumPy在我的模型的动态部分中使用以下一组时间步骤来执行此操作：

self.x = self.x + self.a * ((d-f)/100)

self.x = self.x + np.random.normal(0, 0.5, None)`

第二行是从正态分布中抽取随机样本并将其添加到我的变量中。

0是我选择的正态分布的平均值，0.5是正态分布的标准差，第三个参数是大小。

我想知道numpy.random.normal是否是正确的方法，如果是这样，我应该使用哪个参数作为size参数？

Answer 1

要生成单个数字，请使用np.random.normal：

的双参数形式

In [47]: np.random.normal(0, 0.5)
Out[47]: 0.6138972867165546

您可能需要缩放此数字（乘以较小的数字epsilon），因此与self.x相比，噪音较小。