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今日はC言語を使って乱数を発生させる方法をいろいろと紹介します。

まずは以前お伝えした乱数発生法をおさらいしましょう。
基本的なことですが、C言語による擬似乱数の発生にはrand()関数を用います。

#include <stdlib>

#include <time>/* ここからは関数内に記述 */

srand((unsigned)time(NULL)); //乱数の初期化

rand(); // 乱数を発生

これだけ。

次に、正規分布に従う乱数を発生させる方法を紹介します。
これは、正規乱数と呼ばれています。
代表的な方法にはボックス・ミュラー法があります。

ボックス・ミュラー法とは、
2つの一様乱数 U1，U2があるとき、
Z1 = (-2logeU1)1/2cos2πU2
Z2 = (-2logeU1)1/2sin2πU2
で得られるZ1，Z2は標準正規分布（平均値0，標準偏差1）に従う互いに独立な正規乱数となります。
この乱数の発生頻度を表すと釣り鐘のような形のグラフ(いわゆる正規分布のグラフ)になります。
参考：Box-Muller Transformation

そこで、上のボックス・ミュラー法を拡張して、平均m,標準偏差σの正規分布N(m,σ)に従う乱数の発生方法を書いてみます。

#include <stdlib>

#include <math>

#include <time>

#define PI 3.14159265358979 /* 円周率 *//* ここからは関数内に書いてください。 */

/* box and muller法 */

double sigma; // 標準偏差σに対応

double r1,r2;

double Z1,Z2;

srand((unsigned)time(NULL)); //乱数の初期化

r1=rand()/RAND_MAX;

r2=rand()/RAND_MAX;

Z1=sigma*sqrt(-2*log(r1))*cos(2*PI*r2)+m; // x成分

Z2=sigma*sqrt(-2*log(r1))*sin(2*PI*r2)+m;  // y成分

こんな形で書くことが明確で高速な方法だそうです。
正規乱数を必要とした場合には是非ご活用ください。

他にもc言語が慣れてきてプログラミング技術を磨きたいと思われた方はこちらをおすすめします。

どうやら前回つまった原因は、型が悪い＆オーバーフローだったみたいです。

前回のものには書いていなかった入力される数っていうのは、unsigned char型だったので、intに合わせてやりました。
特にキャストとかはしてないんですが、intならあってくれました。

一度unsigned intの配列に数字をいくつか放り込んでからdoubleの要素に入れなおしてます。
ちょっと馬鹿げた書き方をしてるんですが、これでしかできずしょうがなかったので・・・。
そこらへんを書いてみます。

unsigned int short_sum[100];
int scount;
自分で付けた型 *RcvData = PhyTestParamCb;
int LOOPcount;
double sum;
～～初期化は割愛～～
short_sum[scount] = short_sum[scount] + RcvData->ener_level;
if (LOOPcount % 20 == 0 && LOOPcount != 0 || LOOPcount == 1999){
  sum = sum + short_sum[scount];
  scount++;
}

こんな感じで、何とか回避。
あとは普通に平均を出せば良いってことで、

int average;
int okcount;
～～初期化は割愛～～
average = sum / okcount;

みたいな感じです。
averageはdoubleの方が精度が良いはずなのに、メモリが足りずできなかった。

型は今後も気をつけた方が良さそう。
PHPは楽だな～。