添加高斯噪声答案

【问题标题】：Adding Gaussian noise添加高斯噪声
【发布时间】：2015-10-01 13:49:25
【问题描述】：

我有一个包含浮点数列表的.arff 文件。我需要为每个数字添加一个高斯噪声，在 MATLAB 中是：

m = m+k*randn(size(m)

其中m 是列表中的数字之一，k 是标准差，其值为0.1。 C++ 相当于 randn() 是什么？

你能举个例子吗？

【问题讨论】：

标签： c++ matlab

【解决方案1】：

将std::normal_distribution 与适当的生成器一起使用（std::default_random_engine 通常可以工作）。有关 C++ 标准库的所有随机数生成工具的详细信息，请参阅http://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random。

(live example)

#include <iostream>
#include <iterator>
#include <random>

int main() {
    // Example data
    std::vector<double> data = {1., 2., 3., 4., 5., 6.};

    // Define random generator with Gaussian distribution
    const double mean = 0.0;
    const double stddev = 0.1;
    std::default_random_engine generator;
    std::normal_distribution<double> dist(mean, stddev);

    // Add Gaussian noise
    for (auto& x : data) {
        x = x + dist(generator);
    }

    // Output the result, for demonstration purposes
    std::copy(begin(data), end(data), std::ostream_iterator<double>(std::cout, " "));
    std::cout << "\n";

    return 0;
}

输出：

0.987803 1.89132 3.06843 3.89248 5.00333 6.07448

进一步考虑

为了获得不错的统计属性，您可能需要选择std::mersenne_twister_engine 生成器（或者，为方便起见，std::mt19937 预定义版本），并使用std::random_device 对其进行播种：

std::mt19937 generator(std::random_device{}());

[注意：从std::random_device 播种是一个很好的习惯；如果您使用当前时间作为种子，您可以在多个生成器中获得相同的种子值（例如，在很短的时间内初始化多个生成器时）。 std::random_device 将从系统获取熵，如果可用的话。]

为了避免每次都将生成器传递给分发，您可以执行以下操作：

auto dist = std::bind(std::normal_distribution<double>{mean, stddev},
                      std::mt19937(std::random_device{}()));

然后您可以按如下方式使用：

double val = dist();

(Live example with these modifications)

【讨论】：

【解决方案2】：

c++ 标准现在包括多个随机数分布。

您正在寻找std::normal_distribution。

您还可以在文档中找到code sample

  // construct a trivial random generator engine from a time-based seed:
  unsigned seed = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();
  std::default_random_engine generator (seed);

  std::normal_distribution<double> distribution (0.0,1.0);

  std::cout << "some Normal-distributed(0.0,1.0) results:" << std::endl;
  for (int i=0; i<10; ++i)
    std::cout << distribution(generator) << std::endl;

给构造函数 std::normal_distribution 的参数是第一均值 (0.0) 和标准差 (1.0)。

【讨论】：