% TP Signaux aléatoires - SRT4
%% TP1 Générateurs
%
% Nom - Prénom :
%
% Générer un vecteur de valeurs prises par une variable aléatoire de loi uniforme (valeurs équiréparties entre 0 et 10) (utiliser la fonction rand). Visualiser plusieurs réalisations de la variable aléatoire. Calculer la moyenne et la variance de la variable aléatoire. Comparer avec la théorie. Tracer l'histogramme.
% Même question pour une variable aléatoire de Bernouilli prenant les deux valeurs 0 ou 1 avec les probabilités p et 1-p.
% Même question pour une variable aléatoire Gaussienne (on utilisera la fonction randn).
%



close all;
clear all;
%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%  Générateurs
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
%

% Loi uniforme

N=10000; % nombre de réalisations

% Génération de valeurs aléatoires et visualisation
X=10*rand(1,N);

figure(1);
plot(X,'.')

% Tracé de l'histogramme
figure(2);
histogram(X,10,'Normalization','pdf')

% Estimation de la moyenne et comparaison avec valeur théoriques



% Loi de Bernoulli

p=0.8;

% Génération de valeurs aléatoires
XB=zeros(1,N);
for k=1:N
    tirage=rand;
    if tirage<p
        XB(1,k)=1;
    end
end

figure;
plot(XB,'.')

% Tracé de l'histogramme
figure;
histogram(XB,100,'Normalization','probability')

% Estimation de la moyenne et comparaison avec valeur théoriques




% Loi Normale

mx=2;
vx=4; sx=sqrt(vx);

% Génération de valeurs aléatoires


% Tracé de l'histogramme


% Estimation de la moyenne et comparaison avec valeur théoriques
