随机序列的数字特征函数有哪些

python中random.ed()究竟做什么用?

在计算机程序中生成伪随机数，通常通过伪随机数生成器实现。生成器通过特定的算法和初始值（即随机种子）生成一看似随机的数字。这些数字并非真正的随机，而是由算法和初始值决定的序列。在Python中，通过使用`random.ed（）`函数可以设置随机种子，确保在不同运行环境中得到相同的结果。

random.ed：用于设置Python标准库random模块中的随机数生成器的种子。ed是一个整数，它决定了随机数生成的序列。使用相同的ed值将在每次运行时产生相同的随机数序列，从而实现结果的可重复性。torch.manual_ed：用于设置PyTorch框架在CPU上的随机数种子。

不同的编程语言和库有不同的设置随机数种子的方法，例如在Python中，常用的随机数生成库random和numpy设置种子的代码分别为random.ed（42）和np.random.ed（42） 。在深度学习和机器学习实验里，设置随机数种子是常见做法，有助于调试和比较不同实验结果。

首先，让我们来了解一下使用random.ed（）函数来设置随机数种子。当你调用random.ed（ed）时，这里的ed值决定了生成随机数的序列。使用相同的ed值将始终产生相同的随机数序列，从而实现结果的可重复性。如果你在使用NumPy库，可以使用np.random.ed（）来设置随机数生成器的种子。

通信原理板块——伪随机序列之m序列

当周期很长，码元宽度很小时，m序列的功率谱密度特性趋于白噪声的功率谱密度特性。这使得m序列在扩频通信等中具有广泛的应用前景。伪噪声特性 m序列具有类似于白噪声的统计特性，如序列中“+”和“-”的出现概率相等；长度为k的游程约占1/2^k，“+”游程和“-”游程约各占1/2等。

M序列，也称为De Bruijn序列，是一种特殊的伪随机序列。以下是关于M序列的基本概念：伪随机性：M序列是一种既不能预先确定也无法重复实现的序列，因此被称为伪随机序列。应用范围：M序列在通信领域有广泛应用，如扩频通信中的码分多址技术、数字数据加密、加扰、同步以及误码率测量等方面。

综上所述，m序列是一种具有特定性质的伪随机二进制序列，其短游程特性和概率平衡特性使其在通信中具有广泛的应用价值。

m序列是由线性反馈移位寄存器生成的，其中反馈多项式f必须为本原多项式。当选择特定的本原多项式和初始状态时，LFSR可以生成一个周期极长的伪随机序列，即m序列。显著特征：均衡性：m序列中1的个数比0多1，这种分布类似于黄金分割点，呈现出一种优雅的平衡。

m序列是目前CDMA中采用的最基本的PN序列。 是最长线性反馈移位寄存器序列的简称。m序列是目前广泛应用的一种伪随机序列，其在通信领域有着广泛的应用，如扩频通信，卫星通信的码分多址，数字数据中的加密、加扰、同步、误码率测量等领域。

M序列，也称为De Bruijn序列，是一种特殊的伪随机序列，又名伪噪声码或伪随机码。它具备既不能预先确定也无法重复实现的特点，因此被称为伪随机序列。

随机过程:一、随机过程的分布及其特征

1、随机过程可以分为连续型和离散型，连续型如电器元件的热噪声电压，离散型如一天内接到的急求次数。随机过程参数集是连续区间则称为连续参数随机过程，离散则为离散参数随机过程或随机序列。一维随机过程的分布函数族描述了过程在不同时刻的分布特征，而一维分布函数族刻画了随机过程在各个时刻的统计特性。

2、平稳随机过程是随机过程的一种特殊情况，其特点是在不同时间起点开始取样的概率分布是相同的。也就是说，无论我们从哪个时间点开始取样，得到的概率分布都是一致的。这种性质使得平稳随机过程在信号处理、通信等领域具有广泛的应用。随机过程的研究方法 统计方法：随机过程的研究主要依赖于统计方法。

3、金融建模：独立随机过程常用于描述资产价格的随机波动，如布朗运动中的独立增量性质。总结随机过程通过参数化随机变量族描述动态随机现象，其独立性是核心性质之一。独立随机过程的联合分布可分解为边缘分布的乘积，这一特性在概率计算、模型简化和理论推导中具有关键作用。

4、高斯随机过程是指其所有有限维分布都是正态分布的随机过程。这类随机过程在信号处理、通信、金融等领域有重要应用。高斯随机过程的样本路径通常是平滑的，且其统计特性完全由其均值函数和协方差函数确定。

5、关键特性：随时间变化的特性：随机过程描述了随时间变化的状态，这些状态是不确定的。观测值的不确定性：在任一给定时刻，随机过程的观测值是不确定的，具有随机性。综上所述，随机过程是一个描述随时间变化的不确定状态的数学概念，它在许多领域如信号处理、通信、金融等都有广泛应用。