MATLAB中RAND()函数用法
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中rand函数
matlab中rand函数
matlab中rand函数是个很常用的函数，在matlab中
它的应用非常广泛，经常被用来生成随机数。
它返回一个或多个 0-1 之间的随机数，它实际上是一个伪随机数，因为它是基于种子（seed），这样使得结果重复可预测。
具体来说，当每次调用该函数时，rand都会返
回一个在 0 到 1 之间（包括 0 和 1）的浮点数。
这
个函数可以以行向量（一维数组）或矩阵（多维数组）的形式返回多个随机数，同时也可以返回一个指定维度的矩阵。
Rand 函数同时也是matlab中非常重要的一个统计函数，它可以产生单变量和多变量的概率分布。
常用的概率分布有均匀分布（Uniform）、正态分布（Normal）、指
数分布（Exponential）、泊松分布（Poisson）等等。
例如，rand函数可以产生均匀分布中的随机变量，而randn函数可以产生正态分布中的随机变量。
这些函数
使得matlab可以研究概率分布下的某些特定模型，并
分析它们在特定的应用场景下的表现。
除了rand的本身的功能，由于它也具备随机性，所以
它也可以用于实现计算机程序中的模拟场景，例如，在游戏开发中使用rand进行模拟，在金融市场中使用rand进行模拟。
此外，rand函数也经常用于控制程序的行为，例如随机选择一个程序流处理特定程序，或者在程序运行中选择一个随机函数，以及其它类似的应用场景。
总之，matlab中rand函数是一个非常强大和常用的函数，它不仅可以用来生成随机数，还可以用来生成一组概率分布的随机变量，同时还可以用来实现在计算机程序中的模拟模型。
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)00.10.20.30.40.50.60.70.80.912，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 3.54x 105-5-4-3-2-1123453，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 0.0398ans = 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。
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随机数生成(全部函数)
matlab 全部的随机数函数（一）Matlab内部函数a.基本随机数Matlab中有两个最基本生成随机数的函数。
1．rand()生成（0,1）区间上均匀分布的随机变量。
基本语法：rand([M,N,P ...])生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数。
如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。
一些例子：rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵rand([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵生成的随机数大致的分布。
x=rand(100000,1);hist(x,30);由此可以看到生成的随机数很符合均匀分布。
(视频教程会略提及hist()函数的作用) 2．randn()生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。
基本语法和rand()类似。
randn([M,N,P ...])生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数。
如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。
一些例子：randn(5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式randn(5) %生成5行5列的随机数矩阵randn([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵生成的随机数大致的分布。
x=randn(100000,1);hist(x,50);由图可以看到生成的随机数很符合标准正态分布。
b.连续型分布随机数如果你安装了统计工具箱（Statistic Toolbox)，除了这两种基本分布外，还可以用Matlab内部函数生成符合下面这些分布的随机数。
3．unifrnd()和rand()类似，这个函数生成某个区间内均匀分布的随机数。
基本语法unifrnd(a,b,[M,N,P,...])生成的随机数区间在(a,b)内，排列成M*N*P... 多维向量。
如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。
matlab中randnrandirandrandsrc的用法以及区别
matlab中randnrandirandrandsrc的⽤法以及区别1，rand ⽣成均匀分布的伪随机数。
分布在（0~1）之间主要语法：rand(m,n)⽣成m⾏n列的均匀分布的伪随机数rand(m,n,'double')⽣成指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(我理解为随机种⼦)⽣成伪随机数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）在开区间（0，iMax）⽣成mXn型随机矩阵r = randi([iMin,iMax],m,n)在开区间（iMin，iMax）⽣成mXn型随机矩阵4， randsrc⽆参数形式，随机输出-1或1；randsrc(m,n);randsrc(m);输出m*n阶或m*m阶矩阵，元素为随机出现的-1或1，概率为1/2；⽽rand是随机产⽣0——1中某⼀数呢，例如>> rand(2,3)ans =0.9501 0.6068 0.89130.2311 0.4860 0.7621>> rand(3)ans =0.4565 0.4447 0.92180.0185 0.6154 0.73820.8214 0.7919 0.1763原⽂链接 /carrie8899/article/details/8490229。
Matlab中rand、randn、randi、rands的区别以及用randn生成白噪声的示例
Matlab中rand、randn、randi、rands的区别以及⽤randn⽣成⽩噪声的⽰例2020-05-30 20:42:05Matlab中⽣成随机数的函数有多个：rand、randn、randi、rands，其简要说明和区别如下：rand(m,n) ：在 ( 0~1 ) 内⽣成m⾏n列均匀分布的伪随机数矩阵；randn (m,n) ：⽣成m⾏n列标准正态分布 ( 均值为0，⽅差为1 ) 的伪随机数矩阵；rands(m,n) ：在 ( -1~1 ) 内⽣成m⾏n列均匀分布的伪随机数；randi( [min,max] , m , n) ：在 [min,max] 内⽣成m⾏n列的均匀分布的随机整数矩阵；下⾯重点讨论randn函数：randn⽤法详细说明：x = randn——返回⼀个伪随机数x，其值来⾃于均值为0，标准差为1的正态分布；x = randn(n)——返回⼀个n x n的矩阵，其元素值来⾃于均值为0，标准差为1的正态分布；x = rand( m ,n ) 或 x = x = rand( [m ,n] )，——返回⼀个 m x n的矩阵，其元素值来⾃于均值为0，标准差为1的正态分布。
在⾳频算法测试中，常常要⽤到⽩噪声(例如给纯净⾳频叠加⽩噪声等)，由于⽩噪声的定义和特性：⽩噪声⼀种功率谱密度为常数的随机信号，换⾔之，⽩噪声在各个频段上的功率相等(若不满⾜以上条件，则不是⽩噪声，⽽被称为“有⾊噪声”)，因此，由于⽩噪声的功率谱是正态分布的，所以要⽤randn来⽣成⽩噪声，Matlab中⽣成幅值为0~1的⽩噪声的代码如下：1 noise_white=randn(1,wav_len); % ⽣成长度为wav_len的⽩噪声，满⾜正态分布;2 noise_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;。
rand函数深度解析
作用:matlab中通过rand函数产生的是介于0到1(不包括1)之间的伪随机数。
用法举例:（1）rand（n）创建一个n×n的随机矩阵，n必须是整数。
比如在command window中输入rand(3),将创建一个3*3的随机矩阵，例如：（2）rand(m,n)创建m×n均匀分布的随机矩阵，元素取值在0.0~1.0。
例如在command window中输入rand(3，4)，将随机产生一个3*4矩阵，例如：（3）rand（m,n,p,…）产生m*n*p*……的随机矩阵。
例如在command window中输入rand(2，3，4)，则运行结果为：（4）rand(size(a))：创建与矩阵a大小相同的随机矩阵例如：a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9],a为3*3矩阵在command window中输入rand（size（a）），将创建一个3*3随机矩阵。
(5)rand(‘state’,s):s为一个数字,(6) rand(‘state’,0):要了解此项用法，需要先知道：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.那么到底什么是种子呢？大家做个实验：1关掉matlab2打开matlab，在command window 中随机输入一个rand函数语句，比如rand（3,3）将会产生以下结果：3再次关闭matlab，重新打开后仍然输入rand（3,3），运行结果同样为：两次结果完全相同。
为什么会出现这种情况。
我们把种子理解为rand(‘state’,s)中的s值，在没有进行设置的情况下，s的值默认为s=0对于任意一个用rand 产生的随机矩阵，其初值都是确定的。
比如上面的rand（3,3），默认为：比如输入：rand（3,4）则结果为：这里说的是系统默认值，即rand(‘state’,0)对应的值。
matlab随机数函数
matlab随机数函数
Matlab提供了大量随机数函数，可以实现更复杂的随机数生成任务。
rand：生成均匀分布型(Uniform)随机数，0~1之间的均匀分布随机数。
randn：生成正态分布（Normal）随机数，正态分布的随机数，均值
为0，标准差为1，即N（0，1）的随机数。
randi：生成离散(Discrete)随机数，整数随机数，利用用户指定的
最小值和最大值来生成整数型的随机数。
randperm：生成不重复随机数，生成用户指定数量的不重复随机数，
可以作为随机抽样的基础函数。
rng：设置随机数生成器，设置特定的随机数生成器，并可以复位以
保持每次重复随机数相同。
ceil：向上取整，可以将小数部分取整，变成整数部分。
floor：向下取整，去除小数部分，保留整数部分。
datasample：数据抽样，利用用户指定的数据集，抽取指定数量的元素，生成抽样序列。
exprnd：指数分布随机数，随机抽取均值为λ的指数分布的随机数。
matlab中随机数的产生
matlab中随机数的产生摘要：随机数在MATLAB中有着广泛的应用，本文将介绍MATLAB中随机数产生的基本方法，以及如何在实际问题中应用随机数。
一、随机数产生的基本方法MATLAB提供了丰富的随机数生成函数，可以方便地产生各种类型的随机数。
以下是一些常用的随机数生成函数：1. rand(): 生成一个[0,1]区间内的随机小数。
2. randn(): 生成一个正态分布的随机数。
3. randi(M, N): 从整数序列{1, 2, ..., M}中随机选择一个整数，该整数满足N <= i <= M。
4. randperm(N): 生成一个随机排列的整数序列，长度为N。
5. randn(N): 生成一个Nx1的正态分布随机数行向量。
6. randn(m, n): 生成一个m行n列的正态分布随机数矩阵。
二、实际问题中的应用随机数在MATLAB中有着广泛的应用，以下是一些实际问题的应用示例：1. 蒙特卡罗模拟蒙特卡罗模拟是一种通过随机抽样来解决问题的方法。
在MATLAB中，可以使用randn()函数生成正态分布的随机数，然后通过蒙特卡罗模拟来求解实际问题。
例如，在金融领域，可以使用蒙特卡罗模拟来估算期货合约的价值。
2. 优化算法在优化算法中，随机数可以用于初始化变量或生成样本点。
例如，在遗传算法中，可以使用randi()函数随机生成初始种群。
在模拟退火算法中，可以使用rand()函数随机生成初始温度。
3. 信号处理在信号处理中，随机数可以用于模拟噪声信号。
例如，可以使用randn()函数生成高斯白噪声。
此外，还可以使用rand()函数生成随机相位，用于实现傅里叶变换中的随机相位编码。
4. 图像处理在图像处理中，随机数可以用于实现各种随机操作。
例如，可以使用randn()函数对图像进行高斯模糊。
使用randi()函数可以实现图像的随机像素替换。
使用randn()和rand()函数可以实现图像的随机颜色变换。
matlab简单函数实例
matlab简单函数实例Matlab是一种功能强大的数学软件，它提供了许多简单函数，方便用户进行各种数学计算和数据处理。
本文将以几个简单函数实例为主题，介绍Matlab中的一些常用函数的使用方法和实际应用。
一、rand函数rand函数是一个常用的随机数生成函数，它可以生成0到1之间的均匀分布的随机数。
我们可以使用rand函数来模拟抛硬币的实验，例如模拟投掷10次硬币，统计正面出现的次数。
首先，我们可以使用rand函数生成一个1x10的随机数矩阵，然后使用条件判断来统计正面出现的次数。
最后，我们可以将结果打印出来，以便查看统计结果。
二、max函数max函数是一个常用的求最大值的函数，它可以返回一组数据中的最大值。
我们可以使用max函数来求解一个数组中的最大值，并将结果打印出来。
例如，我们可以定义一个包含10个随机数的数组，然后使用max函数求解最大值。
三、min函数min函数是一个常用的求最小值的函数，它可以返回一组数据中的最小值。
我们可以使用min函数来求解一个数组中的最小值，并将结果打印出来。
例如，我们可以定义一个包含10个随机数的数组，然后使用min函数求解最小值。
四、sum函数sum函数是一个常用的求和函数，它可以返回一组数据的和。
我们可以使用sum函数来求解一个数组中所有元素的和，并将结果打印出来。
例如，我们可以定义一个包含10个随机数的数组，然后使用sum函数求解和。
五、mean函数mean函数是一个常用的求平均值函数，它可以返回一组数据的平均值。
我们可以使用mean函数来求解一个数组中所有元素的平均值，并将结果打印出来。
例如，我们可以定义一个包含10个随机数的数组，然后使用mean函数求解平均值。
六、std函数std函数是一个常用的求标准差函数，它可以返回一组数据的标准差。
标准差是描述一组数据的离散程度的指标，它越大表示数据的离散程度越大，越小表示数据的离散程度越小。
我们可以使用std 函数来求解一个数组中所有元素的标准差，并将结果打印出来。
matlab中随机数生成
MATLAB中随机数生成1. 引言在MATLAB中，随机数生成是一个非常重要且常用的功能。
它可以用于模拟实验、生成测试数据、进行随机化等多种应用场景。
本文将介绍MATLAB中的随机数生成函数、常见的随机数分布以及一些实际应用示例。
2. 随机数生成函数2.1 rand函数rand函数是MATLAB中最简单也是最常用的随机数生成函数之一。
它可以生成一个0到1之间均匀分布的随机数。
使用方法如下：r = rand % 生成一个0到1之间的随机数2.2 randn函数randn函数可以生成符合标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。
使用方法如下：r = randn % 生成一个符合标准正态分布的随机数2.3 randi函数randi函数可以生成指定范围内的整数随机数。
使用方法如下：r = randi([a, b]) % 生成一个在[a, b]范围内的整数随机数2.4 randperm函数randperm函数可以生成指定范围内的随机排列。
使用方法如下：r = randperm(n) % 生成1到n的随机排列3. 随机数分布3.1 均匀分布均匀分布是最简单的概率分布之一，表示在一个范围内的随机事件出现概率相等。
在MATLAB中，可以使用rand函数生成均匀分布的随机数。
3.2 正态分布正态分布是自然界中许多现象的统计模型，也称为高斯分布。
在MATLAB中，可以使用randn函数生成符合正态分布的随机数。
3.3 泊松分布泊松分布常用于描述单位时间（或单位面积）内事件发生次数的概率。
在MATLAB 中，可以使用poissrnd函数生成符合泊松分布的随机数。
r = poissrnd(lambda, m, n) % 生成一个大小为m×n、参数为lambda的泊松分布随机数矩阵3.4 负二项分布负二项分布描述了独立重复实验中成功次数达到指定值之前失败次数的概率。
在MATLAB中，可以使用nbinrnd函数生成符合负二项分布的随机数。
均匀分布的随机矩阵
均匀分布的随机矩阵MATLAB如何使用rand函数创建均匀分布的随机矩阵【语法说明】R=rand(n)：生成n×n 随机数矩阵，元素服从参数为(0,1)的均匀分布。
R=rand(m,n)或R=rand([m,n])：生成m×n均匀分布的随机矩阵。
R=rand(m,n,p…)或R=rand([m,n,p,…]) ：生成m×n×p×L 的均匀分布的随机多维数组。
R=rand(…,classname)：字符串 classname 指定随机数的数据类型，可取值为double或single，分别表示双精度浮点数和单精度浮点数，默认为double。
rand(‘seed’,sd)或rand(‘state’,sd)：在MATLAB旧版本中，用这两条命令设置随机数种子。
在MATLAB R2011b 中，用rng 函数代替。
rand(‘seed’,sd)相当于rng(sd,‘v4’)，rand(‘state’,sd)相当于rng(sd,‘v5uniform’)。
.【实例】生成一个 0～1 之间服从均匀分布的随机数，如果该随机数大于0.5，则生成一个2×2、服从2～10之间均匀分布的随机矩阵，如果该随机数小于0.5，则生成5个0～9之间均匀分布的整数。
>> rand('seed',0); % 设置随机数种子>> if rand > 0.5 % 如果rand产生的随机数大于0.5，则执行b = rand(2,2)*(10-2)+2b = rand(2,2)*(10-2)+2else % 如果该随机数小于0.5，则执行b = floor(rand(1,5)*10)b = floor(rand(1,5)*10)endb = % b的值0 6 6 9 3>> if rand > 0.5 % 第二次运行b = rand(2,2)*(10-2)+2elseb = floor(rand(1,5)*10)endb =8.6477 2.42772.2766 6.2376…>> if rand > 0.5 % 第n次运行b = rand(2,2)*(10-2)+2elseb = floor(rand(1,5)*10)endb =6 47 9 7【实例讲解】计算机产生的随机数是伪随机数，rand('seed',0)将随机数种子设置为 0，因此只要下一次执行程序时也将种子设置为零，就能保证产生完全相同的结果。
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。
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。