dedecms 网站搬迁 模板路径错误信息流广告推广

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

【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。