matlab随机信号分析常用函数.docx

随机信号分析常用函数及示例 1、熟悉练习使用下列MATLAB函数，给出各个函数的功能说明和内部参数的意义，并给出至少一个使用例子和运行结果。 rand()： 函数功能：生成均匀分布的伪随机数 使用方法： r = rand(n) 生成n*n的包含标准均匀分布的随机矩阵，其元素在(0，1)内。 rand(m,n)或rand([m,n]) 生成的m*n随机矩阵。 rand(m,n,p,...)或rand([m,n,p,...]) 生成的m*n*p随机矩数组。 rand ()产生一个随机数。 rand(size(A)) 生成与数组A大小相同的随机数组。 r = rand(..., double)或r = rand(..., single) 返回指定类型的标准随机数，其中double指随机数为双精度浮点数，single指随机数为单精度浮点数。 例：r=rand(3,4); 运行结果： r= 0.4235 0.4329 0.7604 0.2091 0.5155 0.2259 0.5298 0.3798 0.3340 0.5798 0.6405 0.7833 randn(): 函数功能：生成正态分布伪随机数 使用方法： r = randn(n) 生成n*n的包含标准正态分布的随机矩阵。 randn(m,n)或randn([m,n]) 生成的m*n随机矩阵。 randn(m,n,p,...)或randn([m,n,p,...]) 生成的m*n*p随机矩数组。 randn ()产生一个随机数。 randn(size(A)) 生成与数组A大小相同的随机数组。 r = randn(..., double)或r = randn(..., single) 返回指定类型的标准随机数，其中double指随机数为双精度浮点数，single指随机数为单精度浮点数。 例： 产生一个均值为1，标准差为2的正态分布随机值：r=1+2.*randn(10,1); 运行结果：r= -1.3756 3.4046 2.9727 -0.0373 1.6547 1.4681 1.0429 -1.0079 -0.8943 0.2511 normrnd() 函数功能：生成正态分布的随机数 使用方法： R = normrnd(mu,sigma) 生成服从均值参数为mu和标准差参数sigma的正态分布的随机数。mu和sigma可能是有相同大小的向量、矩阵或多维数组，也和R有相同的大小。如果mu或sigma是标量，则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。 R = normrnd(mu,sigma,v) 生成服从均值参数为mu和标准差参数sigma的正态分布的v个随机数组，其中v是行向量。 如果v是1*2的向量，则R是有v(1)行和v(2)列的矩阵。 如果v是1*n的向量，则R是一个n维数组。 R = normrnd(mu,sigma,m,n) 生成服从均值参数为mu和标准差差参数sigma的正态分布的m*n的随机数矩阵。 例： r=normrnd(0,1,[1 5]); 运行结果： r= -1.1859 -1.0559 1.4725 0.0557 -1.2173 mean() 函数功能：求数组的平均数或者均值 使用方法： M = mean(A) 返回沿数组中不同维的元素的平均值。 如果A是一个向量，mean(A)返回A中元素的平均值。 如果A是一个矩阵，mean(A)将中的各列视为向量，把矩阵中的每列看成一个向量，返回一个包含每一列所有元素的平均值的行向量。如果A是一个多元数组，mean(A)将数组中第一个非单一维的值看成一个向量，返回每个向量的平均值。 M = mean(A,dim) 返回A中沿着标量dim指定的维数上的元素的平均值。对于矩阵，mean(A,2)就是包含每一行的平均值的列向量。 例：a=[1 2 3;4 5 6; 7 8 9;10 11 12; ]; mean(a) ans = 5.5000 6.5000 7.5000mean(a,2) ans = 2 5 8 11 var() 函数功能：计算方差 使用方法： V = var(X) 如果X是一个向量，返回向量X的方差。 如果X是一个矩阵，var(X)返回一个包含矩阵X每一列方差的行向量。 如果X是一个N维数组，var沿着第一个X的非单一维进行操作。只要X是独立同分布的，结果V是