matlab中隨機(jī)信號的產(chǎn)生.docx

Matlab中隨機(jī)信號的產(chǎn)生在matlab編程中，我們所能用到的用于產(chǎn)生隨機(jī)信號的函數(shù)有三：Rand, randn,randi 下面我們詳細(xì)的了解一下這三個(gè)函數(shù)。1. Rand 功能是生產(chǎn)均勻分布的偽隨機(jī)數(shù)，并且所生成的偽隨機(jī)數(shù)分布在（0-1）；主要語法：rand（m，n）生成m行n列的均勻分布的偽隨機(jī)數(shù) Rand（m,n.double）生成制定精度的均勻分布的偽隨機(jī)數(shù)，參數(shù)還可以是single； Rand(randStream,m,n)利用指定的randStream 生成偽隨機(jī)數(shù)2. Randn 生成標(biāo)注正態(tài)分布的偽隨機(jī)數(shù)（均值為0，方差為1） 語法同上；3. Randi 生成均勻分布的偽隨機(jī)整數(shù)主要語法：randi(iMax)在開區(qū)間（0，iMax）生成均勻分布的偽隨機(jī)整數(shù) Randi(iMax,m,n) 在開區(qū)間（0，iMax）生成mn型隨機(jī)矩陣 r= randi(iMin,iMax,m,n)在開區(qū)間（iMin,iMax）生成mn型隨機(jī)矩陣下面我們來看看具體的例子：1， Rand 散點(diǎn)圖：xh=rand(1,2500);plot(xh)概率分布圖：xh=rand(1,25000);hist(xh,2000)2， Randn 散點(diǎn)圖：xh=randn(1,400000);plot(xh)概率分布圖：xh=randn(1,400000);hist(xh,2000)3， Randi散點(diǎn)圖：r= randi(12,214,1,144);plot(r)概率分布圖：r= randi(12,214,1,144);hist(r,10000)對于隨機(jī)種子，偽隨機(jī)數(shù)的重復(fù)生成，在正常情況下每次調(diào)用相同指令生成的偽隨機(jī)數(shù)是不同的例如：rand(1,4)rand(1,4)輸出結(jié)果為：ans = 0.0428 0.2402 0.0296 0.0398ans = 0.7753 0.4687 0.3378 0.0074在一些特殊的情況下我們會用到相等的隨機(jī)數(shù)，那我們該如何呢使兩個(gè)語句生成的隨機(jī)數(shù)相等呢？在Matlab中rand 、randn,和randi 從一個(gè)基礎(chǔ)的隨機(jī)數(shù)流中得到隨機(jī)數(shù)，叫做默認(rèn)流。我們可以通過RandStream類得到默認(rèn)流的句柄從而控制隨機(jī)數(shù)的生成。state屬性是發(fā)生器的內(nèi)部狀態(tài)，我們可以保存默認(rèn)流的狀態(tài)：myState=defaultStream.State;利用myState我們可以恢復(fù)默認(rèn)流狀態(tài)重新生成前面的結(jié)果：myState=defaultStream.State; A=rand(1,100); defaultStream.State=myState; B=rand(1,100); isequal(A,B) ans = 1我們也可以直接使用RandStream類的reset靜態(tài)方法重置種子狀態(tài)來獲取相同的隨機(jī)生成序列，下面是示例代碼:stream = RandStream.getDefaultStream;%獲取默認(rèn)的隨機(jī)種子reset(stream);%重置rand(stream,1,3)reset(stream);%重置rand(stream,1,3)matlab的輸出為：ans =0.8147236863931790.9057919370756190.126986816293506ans = 0.81