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我有两个高斯噪声发生器，来自 MATLAB 的 randn() 函数：

noise1 = randn(1,100000)
noise2 = randn(1,100000)

我正在寻找它们相等的点。为此，我在每个点之间添加 100 个点：

mehvec = linspace(1,100000,100*(100000-1));
meh1 = [];
meh2 = [];
for i = 2:1:n
    meh1 = [meh1, linspace(noise1(i-1),noise1(i),100)];
    meh2 = [meh2, linspace(noise2(i-1),noise2(i),100)];
end

现在，我扫描每个点，看看两个噪声之间的差异是否有符号变化，符号变化发生在哪里，以及它们相等时的噪声值是多少：

diff = meh1 - meh2;
crossvec = [];
valuevec = [];
for i = 2:1:length(mehvec)
    if diff(i-1)>=0 && diff(i)<0 || diff(i-1)<0 && diff(i)>=0
        crossvec = [crossvec,i];
        valuevec = [valuevec,meh1(i)];
    end
end

结果应该是高斯的，因为就像实际的热噪声一样，这些应该是高斯白噪声的样本。在瞬时噪声相等的向量中，高斯性存在问题。它来自哪里？

这是它们相等的值的正态概率图。它应该是一条直线（表示高斯性），但事实并非如此。用于生成它的代码是：

figure;
set(gcf,'color','w');
normplot(meh1(crossvec));

这是它们相等的值的正态概率图。 它应该是一条直线（表示高斯性），但事实并非如此。

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