Besoin d'un Générateur de Bruit Gaussien Généralisé
tawfik26
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MuPuF Messages postés 536 Date d'inscription mercredi 27 avril 2005 Statut Membre Dernière intervention 22 août 2008 - 30 janv. 2006 à 10:36
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cs_hitcher
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15 septembre 2009
26 janv. 2006 à 16:37
26 janv. 2006 à 16:37
Définit ce que tu entend par bruit gaussien généralisé.
Les lois stable sont une généralisation de la loi normale en terme de distribution, le bruit blanc fractionnaire est une géralisation en terme de processus.
Si c'est le premier cas qui t'interesse j'ai déposé un code sur les loi stable (estimation et génération).
Sinon recherche dans google: fbm (fractional brownian motion) ou ARFIMA(cointégration fractionnaire). Pour générer ce type de process utilise (par exemple) une technique très simple appelé Random Mid Point Displacement. Il en existe d'autre...
En dernier lieu sache qu'il existe SARFIMA: de la cointegration fractionnaire avec innovations stable mais les techniques d'estimation laisse vraiment à désirer!
bonne chance.
Les lois stable sont une généralisation de la loi normale en terme de distribution, le bruit blanc fractionnaire est une géralisation en terme de processus.
Si c'est le premier cas qui t'interesse j'ai déposé un code sur les loi stable (estimation et génération).
Sinon recherche dans google: fbm (fractional brownian motion) ou ARFIMA(cointégration fractionnaire). Pour générer ce type de process utilise (par exemple) une technique très simple appelé Random Mid Point Displacement. Il en existe d'autre...
En dernier lieu sache qu'il existe SARFIMA: de la cointegration fractionnaire avec innovations stable mais les techniques d'estimation laisse vraiment à désirer!
bonne chance.
tawfik26
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30 janvier 2006
30 janv. 2006 à 10:26
30 janv. 2006 à 10:26
Une V.A. 'x' a une distribution Gaussienne Généralisée si sa PDF est définie par :
p(x)=(C/sigma) * exp (-|(a/sigma)*x |q)
ou sigma est l'écart type de x,
C et a sont deux constantes dépendant de la fonction Gamma
et q est l'exposant caractéristique sur lequel on peut jouer pour obtenir différentes distributions et modéliser des bruits autres que gaussien.
pour q=2 : x est gaussien
pour q=1 : x est laplacien
pour q=0 : x est impulsif
pour q tendant vers l'infini : x est une distribution uniforme.
Le problème c qu'on ne peut pas générer une distribution G.G. à partir de distribution uniforme...
p(x)=(C/sigma) * exp (-|(a/sigma)*x |q)
ou sigma est l'écart type de x,
C et a sont deux constantes dépendant de la fonction Gamma
et q est l'exposant caractéristique sur lequel on peut jouer pour obtenir différentes distributions et modéliser des bruits autres que gaussien.
pour q=2 : x est gaussien
pour q=1 : x est laplacien
pour q=0 : x est impulsif
pour q tendant vers l'infini : x est une distribution uniforme.
Le problème c qu'on ne peut pas générer une distribution G.G. à partir de distribution uniforme...
MuPuF
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22 août 2008
30 janv. 2006 à 10:34
30 janv. 2006 à 10:34
putain de nos jour les gauss sont bien meilleur en math ;-)
bon je m'en vais dsl
bon je m'en vais dsl
MuPuF
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22 août 2008
30 janv. 2006 à 10:36
30 janv. 2006 à 10:36
Quoi que en fait, c'est simple, suffit d'aller dans une salle de classe de primaire avec un micro et faire sortir la prof lol. T'aura ton Bruit gaussien
Bon ok, je m'en vais
Bon ok, je m'en vais
