matlab產(chǎn)生隨機數(shù)的方法

1、matlab 產(chǎn)生隨機數(shù)的方法第一種方法是用 random 語句，其一般形式為 y = random' 分布的英文名 ',A1,A2,A3,m,n ， 表示生成m行n列的m x n個參數(shù)為A1 , A2 , A3 的該分布的隨機數(shù)。例如:1R = random'Normal',0,1,2,4:生成期望為 0, 標準差為 1 的2 行 4列2 x 4個正態(tài)隨機數(shù)2R = random'Poisson',1:6,1,6:依次生成參數(shù)為 1 到 6 的1 行 6列 6 個 Poisson 隨機數(shù)第二種方法是針對特殊的分布的語句：一 幾何分布隨機數(shù)R =

2、 geornd(P)R = geornd(P,m)下面的 P , m 都可以是矩陣生成參數(shù)為 P 的幾何隨機數(shù)生成參數(shù)為 P 的 x m 個幾何隨機數(shù)1R = georndP,m,n 生成參數(shù)為 P 的 m 行 n 列的 m x n 個幾何隨 機數(shù)例如 R = geornd1./ 2八1:6生成參數(shù)依次為 1/2,1/2A2,至U 1/2A6 的 6 個幾何隨機數(shù) R = geornd0.01,1 5生成參數(shù)為0.01的1行5列5個幾何隨機數(shù).二 Beta 分布隨機數(shù)生成參數(shù)為 A,B 的 Beta生成 x m 個數(shù)為 A,B隨機數(shù)的 Beta 隨機數(shù)R = betarnd(A,B)R = b

3、etarnd(A,B,m)R = betarnd(A,B,m,n) 機數(shù)) .生成 m 行 n 列的 m x n 個數(shù)為 A,B 的 Beta 隨三正態(tài)隨機數(shù)R = normrndMU, SIGMA生成均值為 MU,標準差為SIGMA的正態(tài)隨機數(shù)R = normrndMU， SIGMA,m 生成 1x m 個正態(tài)隨機數(shù)R = normrnd(MU, SIGMA,m,n) (生成 m 行 n 列的 m x n 個正態(tài)隨機數(shù)) 例如(1) R = normrnd(0,1,1 5)生成 5 個正態(tài)(0,1) 隨機數(shù)(2) R = normrnd(1 2 3;4 5 6,0.1,2,3) 生成期望依次

4、為 1,2,3;4,5,6, 方 差為 0.1 的 2x 3 個正態(tài)隨機數(shù)四二項隨機數(shù)：類似地有R = binornd(N,P)R = binornd(N,P,m)例如n = 10:10:60; r1 = binornd(n,1./n)6) (都生成參數(shù)分別為1 1 ), L, ( 60, ) (10,10 60R = binornd(N,p,m,n)或 r2 = binornd(n,1./n,1的6個二項隨機數(shù).五.自由度為V的x 2隨機數(shù)：R = chi2rnd(V,m)R = chi2rnd(V)R = chi2rnd(V,m,n)六.期望為 MU 的指數(shù)隨機數(shù)即Exp隨機數(shù)：R = e

5、xprnd(MU)R = exprnd(MU,m)R = exprnd(MU,m,n)七.自由度為 V1， V2 的 F 分布隨機數(shù)：R = frnd(V1 ，V2)R = frnd(V1 ， V2,m)八.r( a,入)隨機數(shù)：R = gamrnd (A,lambda) (A,lambda,m,n)九.超幾何分布隨機數(shù)：R = hygernd(N,K,M) hygernd(N,K,M,m,n)1 MUR = frnd(V1 ，V2,m,n)R = gamrnd ( A,lambda,m) R = gamrndR = hygernd(N,K,M,m) R =十.對數(shù)正態(tài)分布隨機數(shù)R = log

6、nrnd(MU，SIGMA) R = lognrnd(MU ，SIGMA ,m) R = lognrnd(MU ， SIGMA,m,n)一.負二項隨機數(shù)：十二 Poisson 隨機數(shù)：R = poissrnd(lambda)R = poissrnd(lambda,m)R =poissrnd(lambda,m,n)例如，以下 3 種表達有相同的含義： lambda = 2; R = poissrnd(lambda,1,10)(或 R = poissrnd(lambda,1 10)或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)R = raylrnd(B,m)R = raylrnd

7、(B,m,n)十三 Rayleigh 隨機數(shù)： R = raylrnd(B)十四 V 個自由度的 t分布的隨機數(shù)：R = trnd(V) R = trnd(V,m)R = trnd(V,m,n)42 十五離散的均勻隨機數(shù)： R = unidrnd(N)R = unidrnd(N,m)R = unidrnd(N,m,n)十六 A,B 上均勻隨機數(shù)R = unifrnd(A,B)R = unifrnd(A,B,m)例如 unifrnd(0,1:6) 與 unifrnd(0,1:6,1 6) 6個均勻隨機數(shù).：R = unifrnd(A,B,m,n) 都依次生成 0,1 到0,6 的十七. Weib

8、ull 隨機數(shù)R = weibrnd(A,B)R = weibrnd(A,B,m)R = weibrnd(A,B,m,n)MATLAB 中產(chǎn)生高斯白噪聲的兩個函數(shù)MATLAB中產(chǎn)生高斯白噪聲非常方便，可以直接應用兩個函數(shù)，一個是 WGN，另一個是 AWGN。WGN 用于產(chǎn)生高斯白噪聲， AWGN 那么用于在某一信號中參加高斯白噪聲。1. WGN ：產(chǎn)生高斯白噪聲y = wgn(m,n,p) 產(chǎn)生一個 m 行 n 列的高斯白噪聲的矩陣， p 以 dBW 為單位指定輸出噪聲的強度。y = wgn(m,n,p,imp) 以歐姆 (Ohm) 為單位指定負載阻抗。y = wgn(m,n,p,imp,st

9、ate) 重置 RANDN 的狀態(tài)。在數(shù)值變量后還可附加一些標志性參數(shù)：y = wgn(,POWERTYPE)指定 p 的單位。POWERTYPE 可以是'dBW,'dBm'或'linear'。線性強度(linearpower) 以瓦特 (Watt) 為單位。y = wgn(,OUTPUTTYPE) 指定輸出類型。 OUTPUTTYPE 可以是'real'或'complex'。2. AWGN ：在某一信號中參加高斯白噪聲y = awgn(x,SNR)在信號x中參加高斯白噪聲。信噪比 SNR以dB為單位。x的強度假定為OdB

10、W。如果 x 是復數(shù)，就參加復噪聲。y = awgn(x,SNR,SIGPOWER) 如果 SIGPOWER 是數(shù)值，那么其代表以 dBW 為單位的信號強度；如果 SIGPOWER為'measured',那么函數(shù)將在參加噪聲之前測定信號強度。y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置 RANDN 的狀態(tài)。y = awgn(,POWERTYPE)指定 SNR 和 SIGPOWER 的單位。POWERTYPE 可以是'dB'或'linear'。如果 POWERTYPE 是'dB'，那么 SNR以dB為單位，而

11、SIGPOWER 以dBW為單位。如果 POWERTYPE 是 'linear' ,那么 SNR 作為比值來度量,而 SIGPOWER 以瓦特為單位。注釋1. 分貝(decibel, dB):分貝(dB)是表示相對功率或幅度電平的標準單位，換句話說，就是我們用來表示兩個能量之間的差異的一種表示單位，它不是一個絕對單位。例如，電子系統(tǒng)中將電壓、電流、功率等物 理量的強弱通稱為電平，電平的單位通常就以分貝表示，即事先取一個電壓或電流作為參考值(OdB )，用待表示的量與參考值之比取對數(shù)，再乘以 2O 作為電平的分貝數(shù)(功率的電平值改乘 1O)。2. 分貝瓦(dBW, dB Watt):指以1W的輸出功率為基準時，用分貝來測量的功率放大器的功率值。3. dBm (dB-m