MATLAB RAND()函数五种用法

常见MATLAB函数详解及用法

随机信号产生rand：产生均匀分布的随机数rand(n) 产生一个n*n的随机矩阵，元素分布于(0,1)rand(m,n) 产生m*n均匀分布的随机矩阵randn：产生标准正态分布的随机数（均值为0，方差为1）Y = randn(n) 返回一个n*n的随机项的矩阵Y = randn(m,n) 返回一个m*n的随机项矩阵。

Y = randn(size(A)) 返回一个和A有同样维数大小的随机数组。

randn 返回一个每次都变化的一个数值randi：产生均匀分布的随机整数randi(imax) 产生分布于[1:imax]的随机整数r = randi(imax,n) 产生分布于[1:imax]的n*n随机整数矩阵. randi(imax,m,n) 产生分布于[1:imax]的m*n随机整数矩阵.r = randi([imin,imax],...) 产生分布于[imin:imax]间的随机整数Ex：生成均匀分布于-10:10的整数 r = randi([-10 10],100,1); wgn：生成高斯白噪声y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p为输出功率，单位dBW。

默认负载阻抗为1Ωy = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆为单位指定负载阻抗。

y = wgn(...,powertype) powertype指定p的单位， 'dBW', 'dBm', 'linear'。

linear power以瓦特(Watt)为单位。

y = wgn(...,outputtype) outputtype指定输出为'real' 或'complex'。

若输出为 'complex'，实部和虚部的功率分别为p/2.y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置randn的状态。

awgn：在某一信号中加入高斯白噪声y = awgn(x,SNR) 在信号x中加入高斯白噪声。

matlab中指定范围内生成随机数量的小数

matlab中指定范围内生成随机数量的小数在Matlab中，要生成指定范围内随机数量的小数，需要使用rand函数结合循环和条件语句。

本文将逐步介绍实现该功能的具体步骤。

第一步：定义生成的小数范围要生成指定范围内的小数，首先需要定义这个范围。

可以使用两个变量来表示范围的下限和上限。

例如，我们希望生成小于等于1且大于等于0的小数，可以定义下限为0，上限为1。

lower_limit = 0;upper_limit = 1;第二步：定义生成的小数个数生成指定数量的小数，同样需要定义生成的个数。

可以使用一个变量来表示要生成的小数个数。

例如，我们希望生成5个小数，可以定义生成的个数为5。

num_of_numbers = 5;第三步：生成指定范围内的随机小数使用rand函数生成0到1之间的随机小数，然后通过简单的数学运算将其映射到指定的范围内。

在这里，我们可以使用循环和条件语句来生成所需数量的随机小数，并将其存储在一个数组中。

random_numbers = zeros(1, num_of_numbers); 创建存储随机小数的数组for i = 1:num_of_numbersrandom_numbers(i) = lower_limit + (upper_limit - lower_limit) * rand; 生成指定范围内的随机小数end在这个循环中，我们使用rand函数生成0到1之间的随机小数，并通过数学运算将其映射到指定范围内。

将生成的随机小数存储在名为random_numbers的数组中。

第四步：输出生成的小数为了验证生成的小数是否满足要求，可以将其输出到控制台。

disp(random_numbers);使用disp函数，可以将存储在random_numbers数组中的随机小数输出到控制台。

第五步：封装为函数（可选）如果经常需要生成指定范围内的随机小数，可以将上述代码封装为一个函数。

这样可以提高代码的复用性，并且可以在需要时方便地调用。

matlab产生随机矩阵的函数

随机矩阵在数学和科学领域中有着广泛的应用，在matlab中也提供了一些函数来快速生成随机矩阵。

本文将介绍matlab中几种常用的随机矩阵生成函数，并对它们的使用方法进行说明。

1. rand函数rand函数是matlab中最常用的生成随机矩阵的函数之一。

它可以生成一个指定大小的矩阵，其中的元素都是在0到1之间均匀分布的随机数。

其基本语法为：```A = rand(m,n)```其中m和n分别表示生成矩阵的行数和列数，A为所生成的随机矩阵。

生成一个3行4列的随机矩阵可以使用以下命令：```A = rand(3,4)```该命令将生成一个3行4列的随机矩阵A。

2. randn函数randn函数和rand函数类似，也可以生成指定大小的随机矩阵，不同的是randn生成的是服从标准正态分布的随机数。

其基本语法为：```A = randn(m,n)```其中m和n同样表示生成矩阵的行数和列数，A为所生成的随机矩阵。

生成一个3行4列的服从标准正态分布的随机矩阵可以使用以下命令：```A = randn(3,4)```该命令将生成一个3行4列的服从标准正态分布的随机矩阵A。

3. randi函数randi函数用于生成指定范围内的随机整数矩阵。

其基本语法为：```A = randi([a,b],m,n)```其中[a,b]表示所生成随机整数的范围，m和n表示矩阵的行数和列数，A为所生成的随机整数矩阵。

生成一个3行4列的范围在1到10之间的随机整数矩阵可以使用以下命令：```A = randi([1,10],3,4)```该命令将生成一个3行4列的随机整数矩阵A，其中的元素都在1到10之间。

4. 函数功能比较在实际使用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的随机矩阵生成函数。

如果需要生成在0到1之间均匀分布的随机数，可以选择使用rand函数；如果需要生成服从标准正态分布的随机数，可以选择使用randn函数；如果需要生成指定范围内的随机整数矩阵，则可以选择使用randi函数。

matlab中随机数生成

matlab中随机数生成无题在MATLAB中，我们可以使用随机数生成函数来生成各种类型的随机数。

这些随机数可以用于模拟实验、数据分析、算法测试等方面。

在这篇文章中，我将介绍一些常用的随机数生成函数，并给出一些实际应用的例子。

一、rand函数rand函数用于生成0到1之间均匀分布的随机数。

例如，我们可以使用rand函数来模拟抛硬币的结果，生成0或1的随机数，其中0表示正面，1表示反面。

下面是一个示例代码：```matlabresult = rand(1, 100); % 生成100个0到1之间的随机数heads = sum(result < 0.5); % 统计正面的次数tails = sum(result >= 0.5); % 统计反面的次数fprintf('正面的次数：%d\n', heads);fprintf('反面的次数：%d\n', tails);```二、randn函数randn函数用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。

这在统计学中经常用到。

我们可以使用randn函数来模拟一组身高数据，然后计算平均身高和标准差。

下面是一个示例代码：```matlabheights = randn(1, 1000) * 10 + 170; % 生成1000个身高数据，均值为170，标准差为10average_height = mean(heights); % 计算平均身高std_height = std(heights); % 计算标准差fprintf('平均身高：%f\n', average_height);fprintf('身高标准差：%f\n', std_height);```三、randi函数randi函数用于生成指定范围内的整数随机数。

例如，我们可以使用randi函数来模拟投掷骰子的结果，生成1到6之间的整数随机数。

matlab中0-1的随机数

在matlab中生成0-1之间的随机数是一种常见的操作，可以通过内置的随机数生成函数来实现。

生成0-1之间的随机数在模拟实验、统计分析、机器学习等方面具有重要的应用，因此掌握在matlab中生成0-1随机数的方法对于数据科学和工程领域的研究人员来说是非常重要的。

1. 使用rand函数生成均匀分布的随机数在matlab中可以使用rand函数来生成均匀分布的随机数，其语法为：```matlabr = rand(m, n)```其中m 和n 分别表示生成随机数的维度，m 表示行数，n 表示列数。

rand函数生成的随机数范围在0-1之间，且满足均匀分布。

2. 使用randn函数生成正态分布的随机数除了生成均匀分布的随机数外，matlab还可以使用randn函数来生成正态分布的随机数，其语法为：```matlabr = randn(m, n)```其中 m 和 n 同样表示生成随机数的维度，randn函数生成的随机数满足标准正态分布，即均值为0，方差为1。

3. 控制随机数的种子在生成随机数时，可以通过控制随机数的种子来保证生成的随机数是可重复的。

在matlab中可以使用rng函数来控制随机数的种子，其语法为：```matlabrng(seed)```其中 seed 表示随机数的种子，通过设置相同的种子可以确保每次生成的随机数是一样的。

在matlab中生成0-1之间的随机数有多种方法，包括使用rand函数生成均匀分布的随机数，使用randn函数生成正态分布的随机数，以及通过控制随机数的种子来保证随机数的可重复性。

这些方法为研究人员在数据分析和模拟实验中提供了便利，对于提高工作效率和保证实验结果的可靠性具有重要意义。

在实际应用中，生成0-1之间的随机数通常用于模拟实验、统计分析、概率建模、机器学习算法等领域。

通过生成符合特定分布的随机数，可以更好地模拟实际场景，并进行有效的数据分析与处理。

在matlab中，生成0-1之间的随机数的应用十分广泛，具有很高的实用价值。

matlab_rand生成随机数的若干问题

matlab_rand生成随机数的若干问题关于matlab中的随机函数rand使用中的若干问题rand产生的是0到1(不包括1)的随机数.matlab的rand函数生的是伪随机数,即由种子递推出来的,相同的种子,生成相同的随机数.一、matlab刚运行起来时,种子都为初始值,因此每次第一次执行rand得到的随机数都是相同的.1.多次运行,生成相同的随机数方法:用rand('state',S)设定种子S为35阶向量，最简单的设为0就好例:rand('state',0);rand(10)2. 任何生成相同的随机数方法:试着产生和时间相关的随机数,种子与当前时间有关.rand('state',sum(100*clock))即:rand('state',sum(100*clock)) ;rand(10)只要执行rand('state',sum(100*clock)) ;的当前计算机时间不现,生成的随机值就不现.也就是如果时间相同,生成的随机数还是会相同.在你计算机速度足够快的情况下,试运行一下:rand('state',sum(100*clock));A=rand(5,5);rand('state',sum(10 0*clock));B=rand(5,5);A和B是相同.所以建议再增加一个随机变量,变成:rand('state',sum(100*clock)*rand(1));据说matlab 的rand 函数还存在其它的根本性的问题,似乎是非随机性问题.没具体研究及讨论,验证过,不感多言.二、rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵(现成的函数)Matlab随机数生成函数betarnd 贝塔分布的随机数生成器binornd 二项分布的随机数生成器chi2rnd 卡方分布的随机数生成器exprnd 指数分布的随机数生成器frnd f分布的随机数生成器gamrnd 伽玛分布的随机数生成器geornd 几何分布的随机数生成器hygernd 超几何分布的随机数生成器lognrnd 对数正态分布的随机数生成器nbinrnd 负二项分布的随机数生成器ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器nctrnd 非中心t分布的随机数生成器ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器poissrnd 泊松分布的随机数生成器raylrnd 瑞利分布的随机数生成器trnd 学生氏t分布的随机数生成器unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器weibrnd 威布尔分布的随机数生成器randrand(n)：生成0到1之间的n阶随机数方阵rand(m,n)：生成0到1之间的m×n的随机数矩阵randnrandn（）命令是产生白噪声的，白噪声应该是0均值，方差为1的一组数，同rand有randn(n)，randn(m,n)rand是0-1的均匀分布，randn是均值为0方差为1的正态分布randintrandint(m,n,[1 N])：生成m×n的在1到N之间的随机整数矩阵，其效果与randint(m,n,N+1)相同。

matlab均匀分布随机数的生成函数

matlab均匀分布随机数的生成函数在Matlab中，可以使用`rand`函数来生成均匀分布的随机数。

`rand`函数可以生成在区间[0,1)上的随机数。

我们可以使用以下方法将其转换为指定范围内的均匀分布随机数。

1.生成在范围内的均匀分布随机数```matlaba=1;%下界b=10;%上界n=1000;%随机数数量uniform_rand = a + (b-a) * rand(n,1);```以上代码将生成1000个在1到10之间均匀分布的随机数。

2.生成均匀分布的整数随机数```matlaba=1;%下界b=10;%上界n=1000;%随机数数量uniform_int_rand = randi([a b], n, 1);```以上代码将生成1000个在1到10之间的整数均匀分布的随机数。

3.生成多维的均匀分布随机数```matlaba=1;%下界b=10;%上界n=1000;%随机数数量m=2;%维度uniform_multi_dim_rand = repmat(a, n, m) + (repmat(b-a, n, m) .* rand(n,m));```以上代码将生成1000个在[a,b]范围内的2维均匀分布的随机数。

需要注意的是，`rand`函数生成的随机数是伪随机数，并且每次Matlab启动时生成的随机数序列都是相同的。

如果需要不同的随机数序列，可以使用`rng`函数设置随机数生成器的种子。

以上就是在Matlab中生成均匀分布随机数的几种常见方法。

根据需要的维度、范围及数量，可以选择合适的方法来生成所需的随机数。

matlab的随机矩阵

matlab的随机矩阵MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具，在科学和工程领域非常受欢迎。

它具有丰富的数学函数库和图形处理功能，可以进行复杂的数值计算、数据分析和建模，帮助用户快速解决各种问题。

在MATLAB中，我们可以使用随机矩阵来模拟各种现实世界中的随机现象，并对其进行分析和处理。

随机矩阵是由随机数填充的矩阵，每个随机数都是独立和均匀分布的。

具体地说，MATLAB提供了几种生成随机矩阵的函数，如rand、randi和randn等。

这些函数可以生成具有指定大小和分布的随机矩阵。

下面我们来详细介绍一些常用的生成随机矩阵的函数和其应用。

1. rand函数rand函数可以生成一个具有在[0, 1)范围内均匀分布的随机数的矩阵。

它的基本语法如下：A = rand(m, n)其中，m和n分别表示生成的随机矩阵的行数和列数。

例如，我们可以生成一个3×3的随机矩阵：A = rand(3, 3)运行上述代码后，MATLAB会生成一个3×3的随机矩阵A，其元素是0到1之间的随机数。

rand函数在科学实验、模拟和概率分析等领域中经常使用。

例如，在蒙特卡洛方法中，我们可以使用rand函数生成大量的随机数来模拟真实环境中的不确定性，并用于统计估计和优化问题。

此外，rand函数还可以用于生成随机图像、随机噪声等。

2. randi函数randi函数可以生成一个具有特定范围和分布的随机整数矩阵。

它的基本语法如下：A = randi([min, max], m, n)其中，min和max表示生成随机整数的范围，m和n表示生成的随机矩阵的行数和列数。

例如，我们可以生成一个3×3的随机整数矩阵，范围为1到10：A = randi([1, 10], 3, 3)运行上述代码后，MATLAB会生成一个3×3的随机整数矩阵A，其元素是1到10之间的随机整数。

randi函数在密码学、模拟实验和随机算法等领域中经常使用。

matlab随机函数rand使用中应注意的问题

matlab随机函数rand使用中应注意的问题rand产生的是0到1(不包括1)的随机数.matlab的rand函数生的是伪随机数,即由种子递推出来的,相同的种子,生成相同的随机数. matlab刚运行起来时,种子都为初始值,因此每次第一次执行rand得到的随机数都是相同的.1.多次运行,生成相同的随机数方法:用rand('state',S)设定种子S为35阶向量，最简单的设为0就好例:rand('state',0);rand(10)2. 任何生成相同的随机数方法:试着产生和时间相关的随机数,种子与当前时间有关.rand('state',sum(100*clock))即:rand('state',sum(100*clock)) ;rand(10)只要执行rand('state',sum(100*clock)) ;的当前计算机时间不现,生成的随机值就不现.也就是如果时间相同,生成的随机数还是会相同.在你计算机速度足够快的情况下,试运行一下:rand('state',sum(100*clock));A=rand(5,5);rand('state',sum(100*clock));B=rand(5,5);A和B是相同.所以建议再增加一个随机变量,变成:rand('state',sum(100*clock)*rand(1));据说matlab 的rand 函数还存在其它的根本性的问题,似乎是非随机性问题.没具体研究及讨论,验证过,不感多言.有兴趣的可以查阅:Petr SavickyInstitute of Computer ScienceAcademy of Sciences of CRCzech Republicsavicky@cs.cas.czSeptember 16, 2006AbstractThe default random number generator in Matlab versions between 5 and at least7.3 (R2006b) has a strong dependence between the numbers zi+1, zi+16, zi+28 in the generated sequence. In particular, there is no index i such that the inequalitieszi+1 < 1/4, 1/4 zi+16 < 1/2, and 1/2 zi+28 are satisfied simultaneously. Thisfact is proved as a consequence of the recurrence relation defining the generator. A random sequence satisfies the inequalities with probability 1/32. Another example demonstrating the dependence is a simple function f with values −1 and 1, such that the correlation between f(zi+1, zi+16) and sign(zi+28 − 1/2) is at least 0.416, while it should be zero.A simple distribution on three variables that closely approximates the joint distribution of zi+1, zi+16, zi+28 is described. The region of zero density in the approximating distribution has volume 4/21 in the three dimensional unit cube. For every integer 1 k 10, there is a parallelepiped with edges 1/2k+1, 1/2k and 1/2k+1, where the density of the distribution is 2k. Numerical simulation confirms that the distribution of the original generator matches the approximation within small random error corresponding to the sample size.。

Matlab主要函数使用方法

Matlab主要函数使用方法Matlab是一种强大的数值计算和科学计算软件，它提供了许多函数和工具，可以帮助用户进行各种数学和科学计算。

在本文中，我将介绍Matlab中一些常用的函数和它们的使用方法。

1. plot函数：用于绘制二维图形。

语法为plot(x, y)，其中x和y分别是要绘制的数据的向量。

可以使用不同的线条样式和颜色来自定义图形的外观。

2. imshow函数：用于显示图像。

语法为imshow(A)，其中A是要显示的图像矩阵。

可以使用colormap函数来自定义颜色映射。

3. imread函数：用于读取图像文件。

语法为A = imread(filename)，其中filename是要读取的图像文件的名称。

可以使用imwrite函数将图像保存为文件。

4. hist函数：用于绘制直方图。

语法为hist(x)，其中x是要绘制直方图的数据向量。

可以使用不同的参数来自定义直方图的外观。

5. sum函数：用于计算向量或矩阵的元素之和。

语法为s = sum(x)，其中x是要求和的向量或矩阵。

可以指定维度来求解其中一维度上的和。

6. mean函数：用于计算向量或矩阵的平均值。

语法为m = mean(x)，其中x是要计算平均值的向量或矩阵。

可以指定维度来求解其中一维度上的平均值。

7. max函数：用于找到向量或矩阵中的最大值。

语法为m = max(x)，其中x是要找到最大值的向量或矩阵。

可以指定维度来求解其中一维度上的最大值。

8. min函数：用于找到向量或矩阵中的最小值。

语法为m = min(x)，其中x是要找到最小值的向量或矩阵。

可以指定维度来求解其中一维度上的最小值。

9. rand函数：用于生成随机数。

语法为r = rand(n)，其中n是要生成的随机数的个数。

可以使用不同的参数来指定随机数的范围和分布。

10. linspace函数：用于生成等间距的向量。

语法为x =linspace(a, b, n)，其中a和b是向量的起始和结束值，n是向量的长度。

matlab生成闭区间随机数

matlab生成闭区间随机数
MATLAB作为一种强大的计算软件，可以用来生成闭区间随机数。

下面我们将详细介绍如何使用MATLAB生成闭区间随机数的方法。

首先，我们需要打开MATLAB软件，进入命令窗口。

在命令窗口中，我们可以使用rand函数来生成随机数。

rand函数的语法格式如下：r = rand(m,n)
其中，m表示生成的随机数的行数，n表示生成的随机数的列数。

如果只输入一个参数，表示生成的是一个m x m的矩阵。

生成的随机
数的范围是[0,1]之间的实数。

但是，如果我们要生成闭区间[lower,upper]之间的随机数，应
该怎么办呢？在MATLAB中，我们可以使用以下公式来生成闭区间随机数：
r = (upper-lower)*rand(m,n) + lower
其中，r是生成的随机数矩阵，m和n表示矩阵的行数和列数，lower和upper分别表示区间的下限和上限。

例如，我们要生成5 x 3的闭区间[10,20]的随机数矩阵，我们
可以输入以下命令：
r = (20-10)*rand(5,3) + 10
最终生成的随机数矩阵r将是一个5 x 3的矩阵，其中的随机数
值介于10到20之间的闭区间。

除了使用rand函数外，MATLAB还提供了其他的随机数生成函数，如randn、randi等，大家可以根据自己的需要进行选择和使用。

总之，在MATLAB中生成闭区间随机数非常简单，只需要使用适
当的函数和语法格式就可以轻松完成。

相信使用了MATLAB生成闭区间
随机数之后，很多人会感觉到这个软件的强大和便捷。

matlab范围内随机数

matlab范围内随机数Matlab范围内随机数作为一款强大的科学计算软件，Matlab在数据处理、统计分析、图形绘制等领域都拥有广泛应用。

在Matlab中，随机数的生成是一项非常重要的功能，这不仅可以帮助我们进行模拟和仿真，还可以用于数据加密和安全性测试等方面。

本文将对Matlab范围内随机数进行详细介绍及其使用。

一、Matlab中的随机数生成函数Matlab中的随机数生成函数有多种不同的实现，包括rand、randi、randn等。

这些函数通常以一定的概率分布方式来生成数值，在Matlab 中都能够方便地进行调用。

其中，rand函数可以生成0到1之间的均匀分布随机数，randi函数可以生成指定范围内的均匀分布随机整数，而randn函数则可以生成标准正态分布随机数。

下面将分别详细阐述这些随机数生成函数的使用方法及其应用场景。

1. rand函数rand函数是Matlab中最基本的随机数生成函数之一，可以生成一个均匀分布的0到1之间的随机数。

使用rand函数时，可以指定随机数个数或者数组大小等参数，例如：rand(3,2)可以生成大小为3x2的随机数矩阵，rand(1,5)可以生成一个包含5个随机数的行向量。

此外，rand函数还可以接受多个参数，以此来指定随机数的范围，例如：rand(3,2,-1,1)可以生成一个大小为3x2的矩阵，其中每个元素的值在-1到1之间。

2. randi函数randi函数是Matlab中的另一个常用随机数生成函数，它可以生成一个指定范围内的均匀分布随机整数。

使用randi函数时，需要指定随机数的个数和范围参数，例如：randi(10,1,5)可以生成一个包含5个值在1到10之间的随机整数行向量。

特别地，当随机数范围较大时，randi函数也可以扩展为生成随机矩阵的方式，例如：randi([1,100],3,2)可以生成一个大小为3x2的矩阵，其中每个元素值在1到100之间。

matlab函数用法大全

matlab函数⽤法⼤全x1=linspace (0,6,10)在0和6之间分为10段，输出； randn(5,8)产⽣正态分布的矩阵eye 产⽣单位矩阵magic(5)魔⽅矩阵hilb(5):Hilbert 矩阵其元素11-+=j i a ija=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]d=a([1 2],[2 3])a 的第1,2⾏，3,4列组成的矩阵； a=[1 2 3;4 5 5;6 6 7]d=[1;23;4]c=[a,d]矩阵的扩增a=[1 2 3;4 5 5;6 6 7]a(1,:)=[]删除第⼀⾏的所有元素isempty(a)判断a 是否为空，如果为空，返回1，否则返回0 a=[1 2 3;4 5 5;6 6 7] rot90(a)将a 逆时针选装90度；a=[1 2 3;4 5 5;6 6 7]fliplr(a)将a 左右反序flipud(a)将a 上下反序a=[1 2 3;4 56 5;6 7 8]diag(a)提取矩阵的对⾓元素形成矩阵或将向量转化成⼀个对⾓矩阵tril(a)提取矩阵的下三⾓部分包括对⾓triu(a)提取矩阵的上三⾓部分包括对⾓a=[1 2 3;4 56 5;6 7 8;2 3 4]reshape(a,3,4)对矩阵重组，但元素个数相同，依照按列存储顺序排放a=[1 2 3;4 56 5;6 7 8;2 3 4]size(a)矩阵的维数a=[1 2 3;4 56 5;6 7 8;2 3 4]length(a)提取矩阵中维数最⼤值a=rand(5)*4b=fix(a)向0⽅向取整，负数也是向零⽅向取整a=[1 2 3;4 5 6;6 7 8]b=[2 3 4;5 6 7;8 9 0]a.*b点乘a*b矩阵相乘a=[9 2 3;4 5 6;6 7 8]c=inv(a)求矩阵a的逆矩阵a=[9 2 3;4 5 6;6 7 8]x=a\b求⽅程AX=B的解x=inv(a)*b求⽅程AX=B的解a'求a 的转置a=1:9b=~a ⾮aa=50*rand(5)b=fix(a)[l,u]=lu(b) LU 分解分解上三⾓阵l 和下三⾓阵u a=50*rand(5)b=fix(a)[q,r]=qr(b)对b 进⾏QR 分解分解为矩阵q,r,其中q 的范数为1r 为对⾓化的上三⾓矩阵a=50*rand(5)b=fix(a)[u,s,v]=svd(b)奇异值分解，u,v,为正交矩阵，s 为对⾓矩阵； a=50*rand(5)b=fix(a)[v,d]=eig(a)求矩阵a 的特征向量v 和特征值dp=[1 0 -2 -4]roots(p)求多项式0423=--x x 的解p=[1 0 -2 -4]r=roots(p)poly(r)如果r 为根向量，则求出多项式，如果r 为矩阵则取出特征多项式p=[1 0 -2 -4]polyval(p,5)求出当变量为5时，多项式的值p=[1 0 -2 -4]polyder(p)求多项式423-?-x x 的微分多项式，得出 3 0 -2 即232-xp=[1 0 -2 -4]q=[1 2 3];conv(q,p)求多项式p 和q 的乘积clcp=[2 4 1 0 -2 -4]q=[1 2 3][m,n]=deconv(p,q)求p 除以q ，商为p,余数为q绘图1：x=0:0.01:2*pi;plot(x,y1,x,y2);input 函数x=input(‘how many people ’)for i=1:9;x(i)=i;endxfor i=1:4;for j=1:6;a(i,j)=1/(i+j-1);endendformat rat %分数表⽰ax=magic(4)y=ones(3,3)tryz=x*ycatchdisp('x and y is not conformable')endlasterr %存储错误信息t=-2*pi:0.1:2*pi;subplot(2,3,1) %将图形窗⼝化分别为2*3个⼩图形区域，并制定在第⼀个区域绘图plot(t,sin(t))subplot(2,3,2)%将图形窗⼝化分别为2*3个⼩图形区域，并制定在第⼆个区域绘图plot(t,cos(t))subplot(2,3,3)plot(t,tan(t))subplot(2,3,4)plot(t,atan(t))plot([0 -12 4 2 9]) %绘制折线t=0:pi/100:2*pi;t=0:pi/100:2*pi;y1=cos(t-2.5);y2=sin(t-0.5);figureplot(t,y1,'r--',t,y2,'g:')t=0:pi/100:2*pi;x=sin(t);x1=sin(t+0.25);x2=sin(t+0.5);plot(x);hold onplot(x1,'r--');fplot('x.^2',[-2,2])%绘制函数图像x = logspace(-1,2);loglog(x,exp(x),'-*')grid onx=-2.9:0.1:2.9;bar(x,exp(-x.^2),'r')%绘制直⽅图X = 0:pi/10:pi;Y = sin(X);E = std(Y)*ones(size(X));errorbar(X,Y,E)t=0:0.01:3*pi;plot(t,sin(t));xlabel('t(deg)');ylabel('magnitude');title('\it{sine wave from zero to 3\pi}'); text(pi,sin(pi),'x=\pi') t=linspace(0,2*pi,30);y=sin(t);plot(t,y);axis([0 2*pi -1.5 2])x=0:pi/20:2*pi;hold onplot(x,sin(x) -0.1,'r--')x=linspace(0,2*pi,30);y=sin(x);z=cos(x);plot(x,y,x,z);legend('sin(x)','cos(x)')x=0:0.01:3*pi;plot(x,cos(x));[x1 y1]=ginput(1)gtext('2\pi')t=0:pi/50:10*pi;plot3(sin(2*t),cos(2*t),t)axis square %产⽣正⽅形坐标系grid on [x,y]=meshgrid(-8:0.5:8);z=sqrt(x.^2+y.^2);mesh(z)[x,y]=meshgrid(-8:0.5:8); z=sqrt(x.^2+y.^2); surf(x,y,z)t=0:0.01:2*pi;y1=t.^2;y2=-t.^2;y3=t.^2.*sin(t);plot(t,y1,t,y2,t,y3)A=sym('[a b;c d]')whosx=sym('x','real')y=sym('y','real')z=x+i*yconj(z)syms a b alpha y x1findsym(alpha+a+b)findsym(cos(alpha)*b*x1+14*y,2) syms x x=sym('x');f=cos(x)^2+sin(x)^2simplify(f)simple(f)f=sym('(x+y)^2+3*(x+y)+5')x=5f1=subs(f)f2=subs(f,'x+y','s')f3=subs(f,'x+y',3)g=sym('[1 1/2;1/3 1/4]') poly(g)f=sym('[1/2,1/4;1/4,1/2]') [v,e]=eig(f)syms x a t hlimit(sin(x)/x)limit((1+2*t/x)^(3*x),x,inf) limit(1/x,x,0,'right')limit(1/x,x,0,'left')v=[(1+a/x)^x,exp(-x)]limit(v,x,inf,'left')syms a xf=sin(a*x)df=diff(f)dfa=diff(f,a)diff(f,a,2)syms x a bf=sym('cos(x)')int(f,0,pi/3)int(f,'a','b')syms x a b cs=a*x^2+b*x+csolve(s)solve(s,b)f=solve('cos(x)=sin(x)')t=solve('tan(2*x)=sin(x)') numeric(f)dsolve('Dy=1+y^2') dsolve('Dy=1+y^2','y(0)=1') ezplot('tan(x)+sin(x)-2') hold on w=-2*pi:pi/2:2*piplot(w,0*w,'r--')。

matlab随机信号分析常用函数

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 0.20910.5155 0.2259 0.5298 0.37980.3340 0.5798 0.6405 0.7833randn():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= -1.37563.40462.9727-0.03731.65471.46811.0429-1.0079-0.89430.2511normrnd()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。

matlab中rand函数的用法

一、matlab中的rand函数（用于产生随机数）均匀分布的随机数或矩阵语法Y = rand(n)Y = rand(m,n)Y = rand([m n])Y = rand(m,n,p,...)Y = rand([m n p...])Y = rand(size(A))rands = rand('state')描述rand函数产生由在(0, 1)之间均匀分布的随机数组成的数组。

Y = rand(n) 返回一个n x n的随机矩阵。

如果n不是数量，则返回错误信息。

Y = rand(m,n) 或 Y = rand([m n]) 返回一个m x n的随机矩阵。

Y = rand(m,n,p,...) 或 Y = rand([m n p...]) 产生随机数组。

Y = rand(size(A)) 返回一个和A有相同尺寸的随机矩阵。

1，rand(3)*-2 rand（3）是一个3*3的随机矩阵（数值范围在0~1之间）然后就是每个数乘上-22 ，用matlab随机产生60个1到365之间的正数 1+fix（365*rand（1，60））；3，用rand函数随机取100个从-1到1的数x1，x2，...，x = rand(1,100) * 2 – 1二、使用中应该注意的问题：rand产生的是0到1(不包括1)的随机数.matlab的rand函数生的是伪随机数,即由种子递推出来的,相同的种子,生成相同的随机数.matlab刚运行起来时,种子都为初始值,因此每次第一次执行rand得到的随机数都是相同的.1.多次运行,生成相同的随机数方法:用rand('state',S)设定种子S为35阶向量，最简单的设为0就好例:rand('state',0);rand(10)2. 任何生成相同的随机数方法:试着产生和时间相关的随机数,种子与当前时间有关.rand('state',sum(100*clock))即:rand('state',sum(100*clock)) ;rand(10)只要执行rand('state',sum(100*clock)) ;的当前计算机时间不现,生成的随机值就不现.也就是如果时间相同,生成的随机数还是会相同.在你计算机速度足够快的情况下,试运行一下:rand('state',sum(100*clock));A=rand(5,5);rand('state',sum(100*clock));B=rand(5,5);A和B是相同.所以建议再增加一个随机变量,变成:rand('state',sum(100*clock)*rand(1));.有兴趣的可以查阅Petr SavickyInstitute of Computer ScienceAcademy of Sciences of CRCzech Republicsavicky@cs.cas.czSeptember 16, 2006AbstractThe default random number generator in Matlab versions between 5 and at least7.3 (R2006b) has a strong dependence between the numbers zi+1, zi+16, zi+28 in the generated sequence. In particular, there is no index i such that the inequalitieszi+1 < 1/4, 1/4 zi+16 < 1/2, and 1/2 zi+28 are satisfied simultaneously. Thisfact is proved as a consequence of the recurrence relation defining the generator. A random sequence satisfies the inequalities with probability 1/32. Another example demonstrating the dependence i s a simple function f with values −1 and 1, such that the correlation between f(zi+1, zi+16) and sign(zi+28 − 1/2) is at least 0.416, while it should be zero.A simple distribution on three variables that closely approximates the joint distribution of zi+1, zi+16, zi+28 is described. The region of zero density in the approximating distribution has volume 4/21 in the three dimensional unit cube. For every integer 1 k 10, there is a parallelepiped with edges 1/2k+1, 1/2k and 1/2k+1, where the density of the distribution is 2k. Numerical simulation confirms that the distribution of the original generator matches the approximation within small random error corresponding to the sample size.。

matlab均匀分布的随机数

matlab均匀分布的随机数使用Matlab生成均匀分布的随机数非常简单和方便。

本文将一步一步地回答如何在Matlab中生成均匀分布的随机数。

首先我们需要明确什么是均匀分布以及在Matlab中如何表示和生成。

均匀分布是一种概率分布，指的是在指定的范围内的值是等可能发生的。

在数学上，均匀分布是一个连续的概率分布，其密度函数在给定的区间内是恒定的。

在Matlab中，我们可以使用rand函数生成满足均匀分布的随机数。

首先，我们需要确定生成的随机数的范围。

假设我们想在1到10之间生成10个均匀分布的随机数。

range = [1, 10];n = 10;接下来，我们可以使用rand函数生成指定范围内的随机数。

rand函数返回位于0和1之间的均匀分布的随机数。

r = rand(n, 1);现在我们生成了一个包含10个随机数的列向量。

但是，这些随机数是在0和1之间的范围内的。

为了将这些随机数转换为在我们指定的范围内，我们需要对它们进行缩放和平移。

我们可以使用以下公式来实现这一点：scaled_r = range(1) + r * (range(2) - range(1));在这个公式中，我们首先使用range(2) - range(1)计算我们指定范围的长度。

然后，将这个长度与随机数向量相乘，再加上range(1)，就可以将随机数从0到1之间的范围转换为我们指定的范围。

现在，我们已经生成了10个满足均匀分布的随机数。

我们可以将这些随机数输出到命令窗口，以进行进一步的分析或处理。

disp(scaled_r);除了使用rand函数之外，Matlab还提供了其他一些用于生成均匀分布随机数的函数。

例如，我们可以使用randi函数生成独立和等概率的离散随机整数。

根据传递给randi函数的参数，我们可以生成特定范围内的整数。

integer_range = [1, 100];integer_r = randi(integer_range, n, 1);在这个例子中，我们使用randi函数生成了一个包含10个范围在1到100之间的随机整数的列向量。

MATLAB中的随机数生成与抽样方法详述

MATLAB中的随机数生成与抽样方法详述随机数生成在实际问题求解中具有广泛的应用，特别是在统计学和数学建模领域。

MATLAB是一种著名的数值计算软件，具有强大的随机数生成和抽样方法。

一、随机数生成在MATLAB中，使用rand函数可以生成均匀分布的随机数。

rand函数生成的随机数在[0,1]区间均匀分布。

例如，生成一个1x10的随机数向量可以使用以下代码：```matlabrandom_nums = rand(1,10);```如果想生成满足某个特定概率分布的随机数，可以使用rand函数配合其他函数来实现。

例如，想生成满足正态分布的随机数，可以使用randn函数。

以下是一个示例代码：```matlabnormal_nums = randn(1,10);```此外，MATLAB还提供了其他生成随机数的函数，如randi可以生成整数随机数，randperm可以生成随机排列的整数。

二、随机数种子为了能够重现实验结果，MATLAB支持设置随机数种子。

随机数种子是一个整数，通过设置相同的种子，可以使得随机数的生成结果相同。

可以使用rng函数来设置随机数种子。

以下是一个示例代码：```matlabrng(10); % 设置随机数种子为10random_nums = rand(1,10);```在上述代码中，设置了随机数种子为10，生成了一个1x10的随机数向量。

如果再次运行相同的代码，得到的随机数向量会是相同的。

三、随机抽样方法随机抽样是从给定的样本中选择部分样本的过程，常用于统计实验和模拟分析中。

在MATLAB中，有多种方式可以实现随机抽样。

1. 简单随机抽样简单随机抽样是最常用的一种抽样方法，它保证每个样本被选中的概率相等。

在MATLAB中，可以使用randperm函数实现简单随机抽样。

以下是一个示例代码：```matlabdata = 1:100; % 原始数据sample_size = 10; % 抽样数量sample_indices = randperm(length(data), sample_size); % 随机抽样索引sample = data(sample_indices); % 抽样结果```上述代码中，data表示原始数据，sample_size表示抽样数量。

MatLab中randrandirandn三个函数的解析

MatLab中randrandirandn三个函数的解析MatLab中rand randi randn 三个函数的解析1.rand概括：⽣成（0，1）之间的均匀分布的伪随机数⽰例1：>>rand %什么参数也没有，⽣成⼀个（0，1）的数⽰例2：>>rand(m,n) %⽣成m⾏n列的均匀分布的伪随机数2.randn概括：⽣成标准正态分布的伪随机数，平均值是0，⽅差是1若随机变量X服从⼀个数学期望为µ、⽅差为σ^2 的正态分布，记为N(µ，σ^2)。

其概率密度函数为正态分布的期望值µ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。

当µ = 0,σ = 1(平均数为 0 ；标准差为 1)时的正态分布是标准正态分布。

⽰例1：>>randn %⽆参数，⽣成⼀个（0，1）的数⽰例2：>>randn(m,n) %⽣成m⾏n列的标准正态分布的伪随机数>>randn(3,4)3.randi概括：⽣成均匀分布的随机整数（注意是整数，前⾯两个都是⼩数）⽰例1：>>randi(max,m,n) % max : 所⽣成的随机整数最⼤的值>>randi(100,3,3) % m，n :⽣成m⾏n列的均匀分布的随机整数⽰例2：>>randi([min,max],m,n) % ⽣成在(min,max)数值范围内的m⾏n列的均匀分布的随机整数>>randi([1,5],3,3) %注意在 [ ] 中间是逗号总结rand,randn,randi,三个不同的⽣成随机数的应⽤有所不同，需要合理的选择，其语法⼤同⼩异，容易掌握。

matlab中randxy函数的用法

在MATLAB 中，`randxy` 函数用于生成二维正态分布随机数矩阵。

它通常用于模拟二维数据，例如在统计分析、图像处理和机器学习等领域。

下面是`randxy` 函数的用法：
```matlab
R = randxy(m, n, p, q)
```
其中：
* `m` 和`n` 分别表示在x 轴和y 轴上的矩阵大小。

* `p` 和`q` 分别表示在x 轴和y 轴上的随机数分布的均值。

这个函数将生成一个`m` 行`n` 列的二维正态分布随机数矩阵，其中每个元素都符合均值为`p` 和标准差为`q` 的正态分布。

以下是一个示例：
```matlab
R = randxy(5, 3, 0, 1);
disp(R);
```
这将生成一个5 行3 列的二维正态分布随机数矩阵，其中每个元素的均值为0，标准差为1。