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?? ricestat.m

?? Demonstrate ricernd, ricepdf, and ricestat, in the context of simulating Rician distributed noise fo
?? M
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function [mu vr] = ricestat(v, s)%RICESTAT Mean and variance of Rice/Rician probability distribution.%   [mu vr] = ricepdf(v, s) returns the mean and variance of the Rice %   distribution with parameters v and s.%%   R ~ Rice(v, s) if R = sqrt(X^2 + Y^2), where X ~ N(v*cos(a), s^2) and%   Y ~ N(v*sin(a), s^2) are independent normal distributions (any real a).%   Note that v and s are *not* the mean and standard deviation of R!%%   Reference: http://en.wikipedia.org/wiki/Rice_distribution (!)%%   Example:%%     % Compare expected and sample stats:%     v = 5; s = 4; N = 1000;%     r = ricernd(v*ones(1, N), s);%     mu = mean(r), vr = var(r)%     [Mu Vr] = ricestat(v, s)%     % Plot histogram and mark expected mean +/- 1 stdev:%     c = linspace(0, ceil(max(r)), 20);%     w = c(2); % histogram bin-width%     h = histc(r, c); bar(c, h, 'histc'); hold on%     pk = N*w*ricepdf(Mu, v, s);%     plot([Mu-sqrt(Vr) Mu+sqrt(Vr)], [pk pk]/2, 'ro-')%     plot(Mu, pk/2, 'rx')%%   See also RICEPDF, RICERND.%   Missing (?) 'See also's RICECDF, RICEFIT, RICEINV, RICELIKE%   Inspired by normstat from the MATLAB statistics toolbox%   Copyright 2007 Ged Ridgway (Ged at cantab dot net)L = Lhalf(-0.5 * v^2 / s^2);mu = s * sqrt(pi/2) * L;vr = 2*s^2 + v^2 - (pi * s^2 / 2) * L^2;function l = Lhalf(x)% Laguerre polynomial L_{1/2}(x)% see Moments section of http://en.wikipedia.org/wiki/Rice_distributionl = exp(x/2) * ( (1-x) * besseli(0, -x/2) - x*besseli(1, -x/2) );

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