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  • matlab随机生成正态分布
    千次阅读
    2022-05-24 17:00:42

    randn
    产生标准正态分布
    N(0,1)
    如果你想生成均值为a,方差为b的非标准正态分布N(a,b),则为:a+b*randn(m,n)。其中:m为行数,n为列数。
    lognrnd
    产生对数正态分布随机数
    mvnrnd
    产生多元正态分布随机数

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    MATLAB如何使用normrnd函数生成正态分布随机数

    【语法说明】

    R=normrnd(mu,sigma):生成服从参数为mu和sigma的正态分布的随机数。mu为均值,sigma为标准差。R是与mu、sigma同型的数组,如果mu和sigma之一为标量,则该标量将被扩展为与另一个参数具有相同大小的数组。

    R=normrnd(mu,sigma,m,n,…):若N与P为标量,则函数按N和P的值生成m×n×……大小的随机数组R。如果N与P均不为标量,则必须满足[m, n, …]=size(N),且N 与P 同型。

    R=normrnd(mu,sigma,[m,n,…]):同R=normrnd(mu,sigma,m,n,…)。

    【功能介绍】生成服从正态分布随机数。正态分布又称高斯分布,其特点是数据集中在平均值附近,离均值越远,出现的概率越小,曲线呈钟形。在正态分布中,mu为随机变量的期望,sigma为随机变量的标准差。正态分布的概率密度函数为

    72752a90c50bed6ce10afa470d126e8e.png

    【实例】生成10000个服从(3, 1)正态分布的随机数,并求随机数的均值与标准差。

    >> a=normrnd(3,1,1,10000); % 生成服从(3, 1)正态分布的随机数

    >> mean(a)      % 求随机数均值

    ans =

    3.0050

    >> std(a)       % 求随机数标准差

    ans =

    0.9897

    【实例讲解】正态分布是一种连续型随机变量的概率分布,随机变量的取值可以为任意实数。正态分布是自然界中最常见的一种分布,在通信系统中常假设噪声服从正态分布,称高斯噪声。

    展开全文
  • Matlab 产生正态分布高斯随机数

    千次阅读 2022-07-29 12:38:36
    产生一组正态分布N(μ,σ^2)的高斯随机数,其样本个数为N,估计该序列的均值、方差和相关函数。(1)互相关函数xcorr用法c=xcorr(x,y);C=xcorr(x)a=normrnd(1,2,1,1000);c=xcorr(x)%计算自相关函数。title('自...

    1、Matlab函数

    (1)互相关函数:xcorr 用法:c=xcorr(x,y) ;C=xcorr(x)

    功能:xcorr(x,y)计算x(n)与y(n)的互相关;xcorr(x)计算x(n)的自相关。

    (2)正态随机数:normrnd

    用法:R = normrnd(MU,SIGMA,m,n): MU参数代表均值;SIGMA参数代表标准差;生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。

    2、例题:

    产生一组正态分布N(μ,σ^2)的高斯随机数,其样本个数为N,估计该序列的均值、方差和相关函数。

    代码如下:

    clear; clc;

    a=normrnd(1,2,1,1000); %产生1000个高斯随机数

    m = mean(a) %计算均值

    sigma2 = var(a) %计算方差

    subplot(2,1,1);

    plot(a); %样本函数可视化

    xlabel('t');

    ylabel('样本函数');

    title('样本函数可视化');

    c = xcorr(x) %计算自相关函数

    subplot(2,1,2)

    plot(c); %自相关函数可视化

    xlabel('n');

    ylabel('自相关函数');

    title('自相关函数可视化');

    展开全文
  • 文章目录代码mvnrnd输入参数mu——多元正态分布的均值sigma——多元正态分布的协方差n——多元随机数的个数mvnrnd输出参数R——多元正态随机数 代码 生成指定均值向量为(3, 2),协方差矩阵为(11.51.54)\left(\begin...


    代码

    生成指定均值向量为(3, 2),协方差矩阵为 ( 1 1.5 1.5 4 ) \left(\begin{aligned}&1&1.5\\&1.5&4\end{aligned}\right) (11.51.54)的二元正态分布的随机数:

    mu = [3 2]; % 均指向量
    nov = [1 1.5; 1.5 4]; % 协方差矩阵
    
    % 生成100个二元正态分布随机数
    R = mvnrnd(mu, nov, 100);
    
    % 绘制二元正态分布散点图
    scatter(R(:,1),R(:,2),'filled');
    grid on;
    

    在这里插入图片描述


    mvnrnd输入参数

    mu——多元正态分布的均值

    :数值向量 | 数值矩阵

    含义:多元正态分布的平均值,指定为 1×d数值向量m×d数值矩阵。如果 mu 是一个向量,那么 mvnrd 复制该向量以匹配 sigma 的后续维度。如果 mu 是一个矩阵,那么 mu 的每一行就是单个多元正态分布的均值向量。

    数据类型:整型 | 双精度浮点型


    sigma——多元正态分布的协方差

    :对称半正定矩阵 | 数字数组

    含义:多元正态分布的协方差,指定为 d×d对称半正定矩阵d×d×m 数值数组。如果 sigma 是一个矩阵,那么 mvnrnd 复制该矩阵以匹配 mu 中的行数。如果 sigma 是一个数组,那么 sigma 的每一个元素,sigma(: , :, i) 是单个多元正态分布的协方差矩阵,因此是一个对称的半正定矩阵。

    如果协方差矩阵是对角矩阵,包含沿对角线的方差和零协方差,则还可以将 sigma 指定为 1×d向量 或 仅包含对角线项的1×d×m数组

    数据类型:整型 | 双精度浮点型


    n——多元随机数的个数

    :正标量整数

    含义:多变量随机数的数目,指定为正标量整数。n 指定 R 中的行数。

    数据类型:整型 | 双精度浮点型


    mvnrnd输出参数

    R——多元正态随机数

    :数值矩阵

    多元正态随机数,返回为以下值之一:

    • mxd数值矩阵,其中 m 和 d 是由 μ 和 σ 指定的尺寸
    • n×d数值矩阵,其中 n 是指定的输入参数,d 是由 mu 和 sigma 指定的维数

    如果 mu 是矩阵,sigma 是数组,那么 mvnrnd 使用 mu(i, : ) 和 sigma(:, :, i) 计算 R(i, : )。

    展开全文
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空空如也

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