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1、随机信号分析实验一报告1、熟悉并练习使用下列Matlab的函数，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：1.rand()(1)Y=rand(n)生成n×n随机矩阵，其元素在（0，1）内(2)Y=rand(m,n)生成m×n随机矩阵(3)Y=rand([mn])生成m×n随机矩阵(4)Y=rand(m,n,p,…)生成m×n×p×…随机矩阵或数组(5)Y=rand([mnp…])生成m×n×p×…随机矩阵或数组(6)Y=rand(size(A))生成与矩阵A相同大小的随机矩阵选择（3）作为例子，运行结果如下：>>Y
2、=rand([34])Y=0.05790.00990.19870.19880.35290.13890.60380.01530.81320.20280.27220.74682．randn()产生随机数数组或矩阵，其元素服从均值为0，方差为1的正态分布（1）Y=randn产生一个伪随机数（2）Y=randn(n)产生n×n的矩阵，其元素服从均值为0，方差为1的正态分布（3）Y=randn(m,n)产生m×n的矩阵，其元素服从均值为0，方差为1的正态分布（4）Y=randn([mn])产生m×n的矩阵，其元素服从均值为0，方差为1的正态分布选择（3）作
3、为例子，运行结果如下：>>Y=randn(4,3)Y=-0.4326-1.14650.3273-1.66561.19090.17460.12531.1892-0.18670.2877-0.03760.7258153．normrnd()产生服从正态分布的随机数（1）R=normrnd(mu,sigma)产生服从均值为mu，标准差为sigma的随机数，mu和sigma可以为向量、矩阵、或多维数组。（2）R=normrnd(mu,sigma,v)产生服从均值为mu标准差为sigma的随机数，v是一个行向量。如果v是一个1×2的向量，则R为一个1行2列的
4、矩阵。如果v是1×n的，那么R是一个n维数组（3）R=normrnd(mu,sigma,m,n)产生服从均值为mu标准差为sigma的随机数，标量m和n是R的行数和列数。选择（3）作为例子，运行结果如下：>>R=normrnd(2,1,3,4)R=1.41172.11391.90440.66384.18323.06681.16772.71431.86362.05932.29443.62364．mean()（1）M=mean(A)如果A是一个向量，则返回A的均值。如果A是一个矩阵，则把A的每一列看成一个矩阵，返回一个均值（每一列的均值）行矩阵（2）
5、M=mean(A,dim)返回由标量dim标定的那个维度的平均值。如（A，2）是一个列向量，包含着A中每一行的均值。选择（2）作为例子，运行结果如下：>>A=[223;346;458;397];M=mean(A,2)M=2.33334.33335.66676.33335．var()求方差（1）V=var(X)返回X的每一列的方差，即返回一个行向量。（2）V=var(X,w)计算方差时加上权重w15选择（2）作为例子，运行结果如下：>>X=[1:1:5;1:2:10];V=var(X,1)V=00.25001.00002.25004.00006．x
6、corr()计算互相关（1）c=xcorr(x,y)计算x,y的互相关（2）c=xcorr(x)计算x的自相关选择（2）作为例子，运行结果如下：>>x=normrnd(3,1,3,4);c=xcorr(x)c=Columns1through65.73225.59049.421110.11064.65264.537518.139115.098423.309923.723114.300911.843326.515121.228525.149427.203921.228517.135618.139114.300913.347615.583215.098
7、411.84335.73224.65263.07914.31455.59044.5375Columns7through127.64678.20643.07913.00295.06065.431018.226418.511013.347611.625118.444519.100020.410222.172725.149420.410227.346428.649811.625113.246823.309918.226418.444520.71743.00294.20789.42117.64675.06067.0910Columns13through1
8、64.31454.20787.09107.610015.583213.246820.717421.260627.203922.17272
