使用方法：randn：生成一个n行n列的正态分布随机数矩阵，每列数据都符合正态分布。randn：生成一个m行n列的正态分布随机数矩阵，每列数据都符合正态分布。总结： 使用rand函数时，若需要模拟在一定范围内均匀分布的随机性，它是合适的选择。 使用randn函数时，若需要模拟具有特定概率分布的数据，它是...
理论上，randn()生成的随机数分布范围为（-∞，+∞），即无穷大。Matlab中，randn()是产生正态分布的随机数或矩阵的函数，它产生均值为0，方差为1，标准差为1的正态分布的随机数或矩阵的函数。用法如下：randn(n)：返回一个n*n的随机项的矩阵。randn(m,n)或者Y = randn([m n])：返回一个m...
0.0751 1.6961 0.2641 -0.7012 For a histogram of the randn distribution, see hist. Example 2. 产生一个随机分布的指定均值和方差的矩阵:将randn产生的结果乘以标准差,然后加上期望均值即可。例如,产生均值为0.6,方差为0.1的一个5*5的随机数方式如下: x = .6 + sqrt(0.1) * randn(5) x = 0.8713 0.47...
1noise_white=randn(1,wav_len); %生成长度为wav_len的白噪声,满足正态分布;2noise_white=noise_white/max(abs(noise_white)); % 白噪声信号幅度归一化,此处白噪声幅值范围:0~1;
2,randn 生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1) 主要语法:和上面一样 3, randi 生成均匀分布的伪随机整数 主要语法:randi(iMax)在开区间(0,iMax)生成均匀分布的伪随机整数 randi(iMax,m,n)在闭区间[1,iMax]生成mXn型随机矩阵 r = randi([iMin,iMax],m,n)在闭区间[iMin,iMax]生成mXn型随机矩...
rand是平均分布，即等概率分布，等概率产生0-1范围内的数 randn是标准正态分布，均值为0，标准差为1
在MATLAB中，rand函数和randn函数的主要区别在于它们生成的随机数分布特性。rand函数的核心作用是生成0到1之间均匀分布的随机数，这对于需要在一定范围内模拟随机性的场景非常有用。使用方法很简单，只需调用rand(n)或rand(n,m)，即可得到n行n列或m行n列的随机数矩阵。相比之下，randn函数则生成正态...
%以便涵盖 x 中的值范围并显示基本分布的形状。 figure(1); x = randn(10000,1); h = histogram(x) figure(2) x = randn(2000,1); y = 1 + randn(5000,1); h1 = histogram(x); hold on h2 = histogram(y); %二元正态随机数
通过对rand函数产生的随机数作简单运算可以变相改变随机数的生成范围，例如r = rand(1,1)*5+10，则会生成一个随机数r在10~15的范围内 Matlab提供randn(m,n)函数生成高斯随机数，该函数生成一个mxn的矩阵，矩阵中的每个值都是一个高斯随机数，其均值为0，方差为1；若不填第一个参数，例如randn(n)，则生成...