Matlab中隨機數生成器主要有：

betarnd 貝塔分布的隨機數生成器

binornd 二項分布的隨機數生成器

chi2rnd 卡方分布的隨機數生成器

exprnd 指數分布的隨機數生成器

frnd f分布的隨機數生成器

gamrnd 伽瑪分布的隨機數生成器

geornd 幾何分布的隨機數生成器

hygernd 超幾何分布的隨機數生成器

lognrnd 對數正態分布的隨機數生成器

nbinrnd 負二項分布的隨機數生成器

ncfrnd 非中心f分布的隨機數生成器

nctrnd 非中心t分布的隨機數生成器

ncx2rnd 非中心卡方分布的隨機數生成器

normrnd

正態(高斯)分布的隨機數生成器，normrnd(a,b,c,d)：產生均值為a、方差為b大小為cXd的隨機矩陣

poissrnd 泊松分布的隨機數生成器

rand：產生均值為0.5、幅度在0~1之間的偽隨機數，rand(n)：生成0到1之間的n階隨機數方陣，rand(m,n)：生成0到1之間的m×n的隨機數矩陣

randn：產生均值為0、方差為1的高斯白噪聲，使用方式同rand

注：rand是0-1的均勻分布，randn是均值為0方差為1的正態分布

randperm(n):產生1到n的均勻分布隨機序列

raylrnd 瑞利分布的隨機數生成器

trnd 學生氏t分布的隨機數生成器

unidrnd 離散均勻分布的隨機數生成器

unifrnd 連續均勻分布的隨機數生成器

weibrnd 威布爾分布的隨機數生成器

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以下介紹利用Matlab產生均值為0，方差為1的符合正態分布的高斯隨機數。

我們利用的函數為normrnd(a,b,c,d)：產生均值為a、標準為b大小為cXd的隨機矩陣，它有如下三種參數形式：

R＝normrnd(μ,σ)

R＝normrnd(μ,σ)：生成服從正態分布(μ參數代表均值，σ參數代表標準差)的隨機數。輸入的向量或矩陣μ和σ必須形式相同，輸出R也和它們形式相同。標量輸入將被擴展成和其它輸入具有相同維數的矩陣。

R＝normrnd(μ,σ,m)

R＝norrmrnd(μ,σ,m)：生成服從正態分布(μ參數代表均值，σ參數代表標準差)的隨機數矩陣，矩陣的形式由m定義。m是一個1×2向量，其中的兩個元素分別代表返回值R中行與列的維數。

R＝normrnd(μ,σ,m,n)

R＝normrnd(μ,σ,m,n)：

生成m×n形式的正態分布的隨機數矩陣。其中μ為均值，σ為標準方差，m、n為矩陣大小；

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>> R = normrnd(0,1,4,4) %產生4×4的標準正態分布矩陣

R =

0.5377?0.3188?3.5784?0.7254

1.8339?-1.3077?2.7694?-0.0631

-2.2588?-0.4336?-1.3499?0.7147

0.8622?0.3426?3.0349?-0.2050

>> var(R) %默認方差公式

ans =

3.0868?0.6085?5.1253?0.2465

>> var(R,0) %默認方差公式(N-1)

ans =

3.0868?0.6085?5.1253?0.2465

>> var(R,1) %方差公式(N)

ans =

2.3151?0.4564?3.8440?0.1849

>> var(R,0,1) %列操作，第二參數為方差方式，第三參數為行、列標記

ans =

3.0868?0.6085?5.1253?0.2465

>> var(R,0,2) %行操作，第二參數為方差方式，第三參數為行、列標記

ans =

2.3549

3.3782

1.6184

2.0146

>> var(R') %check the ans

ans =

2.3549?3.3782?1.6184?2.0146

>> var(R(:)) %矩陣所有元素的方差

ans =

2.6020

>>

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab random 均匀分布,Matlab 的随机函数（高斯分布 均匀分布 其它分布)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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