matlabrandom均匀分布,Matlab 的随机函数（⾼斯分布均匀分
布其它分布）
Matlab中随机数⽣成器主要有：
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，normrnd(a,b,c,d)：产⽣均值为a、⽅差为b⼤⼩为cXd的随机矩阵
poissrnd 泊松分布的随机数⽣成器
rand：产⽣均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数，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
randn：产⽣均值为0、⽅差为1的⾼斯⽩噪声，使⽤⽅式同rand
注：rand是0-1的均匀分布，randn是均值为0⽅差为1的正态分布
randperm(n)：产⽣1到n的均匀分布随机序列
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
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以下介绍利⽤Matlab产⽣均值为0，⽅差为1的符合正态分布的⾼斯随机数。
我们利⽤的函数为normrnd(a,b,c,d)：产⽣均值为a、标准为b⼤⼩为cXd的随机矩阵，它有如下三种参数形式：
R＝normrnd(μ,σ)
R＝normrnd(μ,σ)：⽣成服从正态分布(μ参数代表均值，σ参数代表标准差)的随机数。输⼊的向量或矩阵μ和σ必须形式相同，输出R 也和它们形式相同。标量输⼊将被扩展成和其它输⼊具有相同维数的矩阵。
R＝normrnd(μ,σ,m)
R＝norrmrnd(μ,σ,m)：⽣成服从正态分布(μ参数代表均值，σ参数代表标准差)的随机数矩阵，矩阵的形式由m定义。m是⼀个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R中⾏与列的维数。
R＝normrnd(μ,σ,m,n)
R＝normrnd(μ,σ,m,n)：
⽣成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。其中μ为均值，σ为标准⽅差，m、n为矩阵⼤⼩；
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>> R = normrnd(0,1,4,4) %产⽣4×4的标准正态分布矩阵
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) %默认⽅差公式
ans =
3.0868 0.6085 5.1253 0.2465
>> var(R,0) %默认⽅差公式(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，第⼆参数为⽅差⽅式，第三参数为⾏、列标记
ans =
3.0868 0.6085 5.1253 0.2465
>> var(R,0,2) %⾏操作，第⼆参数为⽅差⽅式，第三参数为⾏、列标记
ans =
2.3549
3.3782
1.6184
2.0146
>> var(R') %check the ans
ans =
normrnd函数用法2.3549
3.3782 1.6184 2.0146 >> var(R(:)) %矩阵所有元素的⽅差ans =
2.6020
>>

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