Distribución uniforme a partir de una función fractal de ruido Perlin en C#

Question

La función de ruido Mi Perlin (que suma 6 octavas de 3D simple a 0.75 persistencia) genera una matriz de matriz 2D de double s.

Estos números salen normalizados a [-1, 1], con una media de 0. Los cierro para evitar excepciones, que creo que se deben a problemas de precisión de coma flotante, pero estoy bastante seguro de que mi factor de escala es lo suficientemente bueno para restringir la salida de ruido exactamente a este vecindario en el caso ideal.

De todos modos, eso es todo detalles. El punto es, que aquí hay una matriz de 256 por 256 de ruido:

El histograma con un ajuste normal, tiene el siguiente aspecto:

de Matlab lillietest es una función que aplica la prueba de Lilliefors para determinar si un conjunto de números proviene de una distribución normal. Mi resultado fue, repetidamente, 1, lo que significa que estos números no se distribuyen normalmente.

Me gustaría tener una función f(x) de modo que, cuando se aplica a la lista de valores de mi función de ruido, los resultados aparezcan uniformemente distribuidos.

Me gustaría que esta función sea implementable en C# y no tome minutos en ejecutarse.

Una vez más, no debería importar de dónde vienen los números (la pregunta es sobre la transformación de una distribución en otra, específicamente una normal a uniforme). Sin embargo, mi implementación de la función de ruido se basa en this y this. Puede encontrar la matriz de valores anterior here.

Answer 1

Curiosamente acabo escribió un artículo en su muy pregunta:

http://ericlippert.com/2012/02/21/generating-random-non-uniform-data/

No analizo cómo convertir una distribución uniforme en otra distribución, pero por supuesto puede usar técnicas similares para transformar otras distribuciones.

Answer 2

Es probable que estar interesado en una de las técnicas siguientes (relacionados):

• Probability integral transform

• Histogram equalization