2022年5月17日 点扩展函数的matlab仿真学习

1. 3D\2D-PPP泊松点分布

在Matlab的环境下，matlab自带一维poisson点生成函数：

poissrnd(lambda,m,n)

一维的Poisson过程和Poisson分布，从时间的角度似乎更加容易解释：事件发生的次数，两件事情发生的平均间隔时间服从指数分布。

对于2维或者三维来说，即：随机抽样出来的样本点在范围内服从均匀分布，样本点之间的距离服从指数分布

2维3维的Poisson点分布的仿真便是基于上述概念进行的。在文献中有这样两种方法[1]:

“Two distinct ways can be used to generate realisations of homogeneous Poisson process. One is to use the property that the spatial differences (areas in 2D case) between successive point events follow an exponential distribution with parameter λ (the density of the Poisson process). Different implementations can be derived to explore this property in 2D and 3D cases. The other way is to simulate the Poisson variable N(A) directly. Simulation of N(A) may sometimes be time-consu