我的问题:如何在Javascript中创建具有给定均值和标准差(sd)的随机数列表？示例:我想创建一个列表，其中包含1到10之间的5个随机数。生成的平均值应为5，标准差应为2。到目前为止我做了什么:我的想法是(http://jsfiddle.net/QASDG/3/):创建一个函数(名为“createData”)创建1到10之间的5个随机数并将它们放入“数组”此函数还应计算这5个数字的平均值(和标准差)。使用“do-while”循环:只要“平均值变为5”(且“sd变为2”)，就执行上述函数。但是当我调用do-while循环时，浏览器当然会崩溃，因为在很多情况下平均值为!=5(而sd!=
我正在尝试平滑从deviceOrientationAPI获取的数据，以便在浏览器中创建GoogleCardboard应用程序。我正在将加速度计数据直接传输到ThreeJs相机旋转中，但我们在信号中发现了很多噪声，这导致View抖动。有人建议卡尔曼滤波器作为平滑信号处理噪声的最佳方法，我在gitHub上找到了这个简单的Javascript库https://github.com/itamarwe/kalman然而，它在文档上确实很简单。我知道我需要通过提供一个向量和3个矩阵作为参数来创建卡尔曼模型，然后在一段时间内再次使用向量和矩阵作为参数更新模型。我还了解到，卡尔曼滤波器方程有几个不同的
我有一个包含日期和评级的数组。一小段摘录看起来像这样array(111){[0]=>array(2){["date"]=>string(19)"2018-03-0317:15:42"["rating"]=>int(3)}[1]=>array(2){["date"]=>string(19)"2018-02-2409:56:03"["rating"]=>int(1)}[2]=>array(2){["date"]=>string(19)"2018-02-2212:46:44"["rating"]=>int(5)}}我想做的是计算每个月的平均评分。目前，我正在尝试这样foreach($rowa
应一个小伙伴的要求介绍了一下K均值聚类算法。本人也不是很专业，这是之前自学的，如果有错，大家可以提出来，共同进步嘛。文章目录一、k-means算法（k-均值）1、k-means算法介绍2、k-means算法步骤二、k-means算法MATLAB实现1、函数介绍1)、kmeans函数2)、silhouette函数2、代码实现3、通过肘部法则对算法的聚类类别数进行确定一、k-means算法（k-均值）1、k-means算法介绍 聚类属于非监督学习，K均值聚类是最基础常用的聚类算法。它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇（Cluster）的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。其中，损失函数可
目录一.递推最小二乘法（RLS）算法1.1以N阶线性系统起点，1.2动机：1.3目标函数的定义：1.3.1基于指数加权定义目标函数：1.3.2后验与先验误差对比：1.3.2最小化目标函数J（w）：1.4求解滤波器系数1.4.1推导自相关矩阵和相关向量的时间递推公式：1.4.2自相关矩阵时间递推公式的优化：1.4.3 滤波器系数w（n）的时间递推公式：1.5RLS算法的执行流程：1.6RLSvsLMSTableofContents -一.递推最小二乘法（RLS）算法 -1.1以N阶线性系统起点， -1.2动机： -1.3目标函数的定义：
总的来说，我对编程还比较陌生。我开始做一些练习，但有点卡住了。我创建了一个数组并使用foreach循环遍历以打印出存储在数组中的每个单独数字，但我不知道如何找到数字的平均值并将其打印出来。";}?> 最佳答案 仅作为练习，因为如果您真的想这样做，您可以使用@kittykittybangbang的回答";}echo$sum;?>对于计数count($myArray);最有意义，但您也可以在循环中这样做:如果你不在循环之前创建$sum和$count你会收到从php返回的通知，因为它是第一次尝试添加到其中一个，会有注意事项添加到
生成[M..N]范围内的随机数很容易。但是，我想在该范围内生成一系列随机数，均值为X(M例如，假设如下:米=10000N=1000000X=20000我想生成(大量)随机数，以便覆盖整个范围[M..N]，但在这种情况下，接近N的数字应该变得非常罕见。越接近M的数应该越常见，以保证均值收敛于X。目标语言是PHP，但这本身不是语言问题。 最佳答案 有很多方法可以实现这一点，并且根据您对精度的要求，它会有很大差异。以下代码使用68-95-99.7rule，基于正态分布，标准差为均值的15%。它不会:确保准确无误。如果您需要这个，您必须计算
Sage-Husa自适应滤波自适应滤波的状态空间模型为：自适应滤波适用的系统为噪声和噪声的方差未知，且不是零均值。由于噪声未知，噪声参数的不准确可能会影响系统输出，此时自适应滤波采用一边进行参数估计一边进行状态识别来处理。自适应滤波的原则：噪声均值均可等效于状态增广（作为参数进行估计），激励噪声方差难以自适应，量测噪声方差相对容易自适应（可观测性更强的系统，才适用于自适应滤波），应尽量减少噪声自适应参数的数目。量测噪声的自适应方法：观测噪声方差R未知，由上式可以表示为：上式是一种统计的满足，用时间平均来估计R上式为一种等加权平均，但随着时间的增长，1/k区域0，则随着时间的增长其自适应能力越差
我正在尝试计算一个平均值，而不会被一小部分相距甚远的数字(即1、2、1、2、3、4、50)打乱，单个50会打乱整个平均值。如果我有这样一个数字列表:19,20,21,21,22,30,60,60平均值为31中位数是30众数为21&60(平均为40.5)但任何人都可以看到大多数在19-22范围内(5进3出)，如果你得到主要范围的平均值，它是20.6(与任何以上数字)我想你可以这样得到:c+d-r其中c是数字的计数，d是不同的值，r是范围。然后您可以将其应用于所有可能的范围，最高分是获得平均值的最佳范围。例如19,20,21,21,22将是5个数字，4个不同的值，范围是3(22-19)。如
所以我正在实现最大响应(MR)滤波器组-MR8。我用这个作为引用:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/texclass/filters.html到目前为止，我已经编写了38个滤波器，但不知道如何根据每个边缘和条形滤波器变化的6次旋转来计算最大滤波器响应。什么是过滤器响应？是过滤器应用程序的结果还是其他？什么是最大响应？如何计算边缘和条形滤波器的最大响应？ 最佳答案 假设您有一个过滤器f和一张图片I.过滤I与f是I的直接卷积和f。假设过滤后的图像是I_f。过滤器的响应f在一个像素处(x,y
