实验一 随机序列的产生及数字特征估计
一、实验目的
1、学习和掌握随机数的产生方法；
2、实现随机序列的数字特征估计。
二、实验原理
1. 随机数的产生
随机数指的是各种不同分布随机变量的抽样序列（样本值序列）。进行随机信号仿真分析时，需要模拟产生各种分布的随机数。
在计算机仿真时，通常利用数学方法产生随机数，这种随机数称为伪随机数。伪随机数是按照一定的计算公式产生的，这个公式称为随机数发生器。伪随机数本质上不是随机的，而且存在周期性，但是如果计算公式选择适当，所产生的数据看似随机的，与真正的随机数具有相近的统计特性，可以作为随机数使用。
(0，1)均匀分布随机数是最最基本、最简单的随机数。(0，1)均匀分布指的是在[0，1]区间上的均匀分布，即U(0，1)。实际应用中有许多现成的随机数发生器可以用于产生(0，1)均匀分布随机数，通常采用的方法为线性同余法，公式如下：
                （1.1）
序列为产生的(0，1)均匀分布随机数。
下面给出了上式的3组常用参数：
(1) ；
(2) （IBM 随机数发生器）；
(3) （ran0）；
normrnd函数用法
由均匀分布随机数，可以利用反函数构造出任意分布的随机数。
定理1.1 若随机变量X具有连续分布函数FX(x)，而R为(0，1)均匀分布随机变量，则有
                      （1.2）
由这一定理可知，分布函数为FX (x)的随机数可以由(0，1)均匀分布随机数按上式进行变换得到。
2. MATLAB 中产生随机序列的函数
(1) (0，1)均匀分布的随机序列
函数：rand
用法：x = rand(m,n)
功能：产生m×n 的均匀分布随机数矩阵。
(2) 正态分布的随机序列
函数：randn
用法：x = randn(m,n)
功能：产生m×n 的标准正态分布随机数矩阵。
如果要产生服从分布的随机序列，则可以由标准正态随机序列产生。
(3) 其他分布的随机序列

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