Matlab中不同高斯函数之间有什么区别？

Question

1. y = gauss(x,s,m)
2. Y = normpdf(X,mu,sigma)
3. R = normrnd(mu,sigma)

这三个功能之间的基本区别是什么？

Answer 1

Y = normpdf(X,mu,sigma)是具有均值mu和stdev sigma的正态分布的概率密度函数。如果您想知道X点的相对可能性，请使用此选项。

R = normrnd(mu,sigma)从上面的相同分布中获取随机样本。因此，如果您想根据正态分布模拟某些内容，请使用此功能。

乍一看，{p> y = gauss(x,s,m)看起来与normpdf()完全相同。但是有一点点差异：它的计算是

Y = EXP(-(X-M).^2./S.^2)./(sqrt(2*pi).*S)

而normpdf()使用

Y = EXP(-(X-M).^2./(2*S.^2))./(sqrt(2*pi).*S)

这意味着从-inf到inf的gauss()的积分是1/sqrt(2)。因此，它不是一个合法的PDF，我不知道哪里可以使用这样的东西。

为了完整起见，我们还必须提到p = normcdf(x,mu,sigma)。这是正常的累积分布函数。它给出了值介于-inf和x之间的概率。

Answer 2

要添加到Leander good answer的其他一些见解：

在比较功能时，最好查看其源或工具箱。 gauss不是Mathworks编写的函数，因此对于Matlab附带的函数来说可能是多余的。

此外，normpdf和normrnd都是Statistics and Machine Learning Toolbox的一部分，因此没有它的用​​户无法使用它们。但是，从正态分布生成随机数是一项非常常见的任务，因此只有具有核心Matlab的用户才能访问它。因此， 是normrnd的冗余函数，randn是核心Matlab的一部分。