matlab中随机信号的产生

Matlab 中随机信号的产生

在matlab 编程中，我们所能用到的用于产生随机信号的函数有三：Rand, randn,randi 下面我们详细的了解一下这三个函数。

1. Rand 功能是生产均匀分布的伪随机数，并且所生成的伪随机数分布在（0-1）； 主要语法：rand （m ，n ）生成m 行n 列的均匀分布的伪随机数

Rand （m,n.’double’）生成制定精度的均匀分布的伪随机数，参数还可以是’single’； Rand(randStream,m,n)利用指定的randStream 生成伪随机数

2. Randn 生成标注正态分布的伪随机数（均值为0，方差为1） 语法同上；

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) 在开区间（0，iMax ）生成m ×n 型随机矩阵

r= randi([iMin,iMax],m,n)在开区间（iMin,iMax ）生成m ×n 型随机矩阵 下面我们来看看具体的例子：

1，Rand

散点图：xh=rand(1,2500);

plot(xh)

概率分布图：xh=rand(1,25000);

hist(xh,2000)

00.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

2，Randn

散点图：xh=randn(1,400000);

plot(xh)

概率分布图：xh=randn(1,400000);

hist(xh,2000)

00.51 1.52 2.53 3.5

4x 105-5-4

-3

-2

-1

1

2

3

4

5

3，Randi

散点图：r= randi([12,214],1,144);

plot(r)

概率分布图：r= randi([12,214],1,144);

hist(r,10000)

对于随机种子，伪随机数的重复生成，在正常情况下每次调用相同指令生成的伪随机数是不同的

例如：rand(1,4)

rand(1,4)

输出结果为：ans = 0.0428 0.2402 0.0296 0.0398

ans = 0.7753 0.4687 0.3378 0.0074

在一些特殊的情况下我们会用到相等的随机数，那我们该如何呢使两个语句生成的随机数相等呢？在Matlab中rand 、randn,和randi 从一个基础的随机数流中得到随机数，叫做默认流。我们可以通

过@RandStream类得到默认流的句柄从而控制随机数的生成。

state属性是发生器的内部状态，我们可以保存默认流的状态：

myState=defaultStream.State;

利用myState我们可以恢复默认流状态重新生成前面的结果：

myState=defaultStream.State;

A=rand(1,100);

defaultStream.State=myState;

B=rand(1,100);

isequal(A,B)

ans = 1

我们也可以直接使用@RandStream类的reset静态方法重置种子状态来获取相同的随机生成序列，下面是示例代码:

stream = RandStream.getDefaultStream;%获取默认的随机种子

reset(stream);%重置

rand(stream,1,3)

reset(stream);%重置

rand(stream,1,3)

matlab的输出为：

ans = 0.814723686393179 0.905791937075619 0.126986816293506

ans = 0.814723686393179 0.905791937075619 0.126986816293506

可以看出生成的随机码是相等的，这样可以用于重复实验