matlab中normrnd（Matlab中的normrnd语句产生的是伪随机数吗）
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Matlab中的normrnd语句产生的是伪随机数吗
功能：生成服从正态分布的随机数
语法：
R＝normrnd(MU,SIGMA)
R＝normrnd(MU,SIGMA,m)
R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)
说
明：
R＝normrnd(MU,SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，DELTA参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同，输出R也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有
相同维数的矩阵。
R＝norrmrnd(MU,SIGMA,m)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，DELTA参数代表标准差)的
随机数矩阵，矩阵的形式由m定义。m是一个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R中行与列的维数。
R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)：
生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。
》》
help
normrnd
NORMRND
Random
arrays
from
the
normal
distribution.
R
=
NORMRND(MU,SIGMA)
returns
an
array
of
random
numbers
chosen
from
a
normal
distribution
with
mean
MU
and
standard
deviation
SIGMA.
The
size
of
R
is
the
common
size
of
MU
and
SIGMA
if
both
are
arrays.
If
either
parameter
is
a
scalar,
the
size
of
R
is
the
size
of
the
other
parameter.
R
=
NORMRND(MU,SIGMA,M,N,...)
or
R
=
NORMRND(MU,SIGMA,)
returns
an
M-by-N-by-...
array.
例：生成正态分布随机数。
》》
a=normrnd(0,1)
a
=
-1.4814
》》
a=normrnd(0,1,1,6)
a
=
1.1287
-0.2900
1.2616
0.4754
1.1741
0.1269
》》
a=normrnd(0,1,[1
6])
a
=
0.1555
0.8186
-0.2926
-0.5408
-0.3086
-1.0966
》》
a=normrnd(10,2,2,3)
a
=
13.6280
13.6090
11.0531
10.6240
8.5538
9.4795
m=50;
n=2;
x=0:1:100;
y=exp(-(x-m).^2/(2*n^2));
subplot(2,1,1)
plot(x,y)
subplot(2,1,2)
%
z=normrnd(50,2,100,1);
%
plot(z)
z=0:1:100;
d=normpdf(z,50,2);
plot(z,d)
，等价表达
matlab如何生成gamma分布随机变量
1、首先双击matlab软件图标，打开matlab软件，可以看到matlab软件的界面。
2、使用函数normrnd()创建一个服从正态分布的随机数样本w。
3、使用函数gamrnd()创建一个服从gamma分布的随机数样本v。
4、在命令行窗口中输入：subplot(2,1,1);qqplot(v)，将图像分成上下两部分，在图像的上半部分绘制样本v与服从正态分布的理论数据的q-q图。
5、最后查看绘制gamma分布的q-q图，注意图像中使用+表示样本数据，将每个分布的1/4到3/4处进行连线。
如何matlab取正态分布随机数
运用normrnd函数。
1. R＝normrnd(MU,SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，SIGMA参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同，输出R也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的矩阵。
2. R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)： 生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。
实例：生成均值为0，标准差为1的2*2正态分布随机矩阵。
拓展说明：
matlab中还有个函数randn，可以产生均值为0，方差σ^2 = 1，标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵。
Y = randn(n）返回一个n*n的随机项的矩阵;
Y = randn(m,n) 或 Y = randn()：返回一个m*n的随机项矩阵。
如何用matlab产生一个均值为1，方差为0.2的高斯白噪声
用matlab产生一个均值为1，方差为0.2的高斯白噪声的方法如下：
1、R
=
normrnd(MU,SIGMA)
2、R
=
normrnd(MU,SIGMA,m)
3、R
=
normrnd(MU,SIGMA,m,n)
4、假设输入信号为X,则给X加上一个均值为0,方差为1的高斯白噪声信号的方法为：
Y=X+normrnd(0,1);
5、%
设置采样区间
k=(0:300)’/100;
6、%
计算采样值
x=sin(2*pi*k);
7、%
施加高斯白噪声
y=awgn(x,0);
figure(1);
8、%
设置绘图位置,左下角距屏幕左200像素,下200像素,宽800像素,高300像素
set(gcf,’Position’,);
9、%
绘图网格1*2,左图绘制原始信号,右图绘制噪声信号
subplot(1,2,1),plot(k,x);
subplot(1,2,2),plot(k,y);
所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考查一个信号的两个不同方面的问题。
高斯白噪声：如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。
热噪声和散粒噪声是高斯白噪声
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