matlab随机信号分析常用函数

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1、随机信号分析常用函数及示例1、熟悉练习使用下列MATLAB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。rand():函数功能:生成均匀分布的伪随机数使用方法:r=rand(n)生成n*n的包含标准均匀分布的随机矩阵,其元素在(0,1)内。rand(m,n)或rand([m,n])生成的m*n随机矩阵。rand(m,n,p,...)或rand([m,n,p,...])生成的m*n*p随机矩数组。rand()产生一个随机数。rand(size(A))生成与数组A大小相同的随机数组。r=rand(...,'double')或r=rand

2、(...,'single')返回指定类型的标准随机数,其中double指随机数为双精度浮点数,single指随机数为单精度浮点数。例:r=rand(3,4);运行结果:r=0.42350.43290.76040.20910.51550.22590.52980.37980.33400.57980.64050.7833randn():函数功能:生成正态分布伪随机数使用方法:r=randn(n)生成n*n的包含标准正态分布的随机矩阵。randn(m,n)或randn([m,n])生成的m*n随机矩阵。randn(m,n,p,...)或randn([m,n,p,...])生

3、成的m*n*p随机矩数组。randn()产生一个随机数。randn(size(A))生成与数组A大小相同的随机数组。r=randn(...,'double')或r=randn(...,'single')返回指定类型的标准随机数,其中double指随机数为双精度浮点数,single指随机数为单精度浮点数。例:产生一个均值为1,标准差为2的正态分布随机值:r=1+2.*randn(10,1);运行结果:r=-1.37563.40462.9727-0.03731.65471.46811.0429-1.0079-0.89430.2511normrnd()函数功能:生成正态分

4、布的随机数使用方法:R=normrnd(mu,sigma)生成服从均值参数为mu和标准差参数sigma的正态分布的随机数。mu和sigma可能是有相同大小的向量、矩阵或多维数组,也和R有相同的大小。如果mu或sigma是标量,则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。R=normrnd(mu,sigma,v)生成服从均值参数为mu和标准差参数sigma的正态分布的v个随机数组,其中v是行向量。如果v是1*2的向量,则R是有v(1)行和v(2)列的矩阵。如果v是1*n的向量,则R是一个n维数组。R=normrnd(mu,sigma,m,n)生成服从均值参数为mu和标准差

5、差参数sigma的正态分布的m*n的随机数矩阵。例:r=normrnd(0,1,[15]);运行结果:r=-1.1859-1.05591.47250.0557-1.2173mean()函数功能:求数组的平均数或者均值使用方法:M=mean(A)返回沿数组中不同维的元素的平均值。如果A是一个向量,mean(A)返回A中元素的平均值。如果A是一个矩阵,mean(A)将中的各列视为向量,把矩阵中的每列看成一个向量,返回一个包含每一列所有元素的平均值的行向量。如果A是一个多元数组,mean(A)将数组中第一个非单一维的值看成一个向量,返回每个向量的平均值。M=mean(A,

6、dim)返回A中沿着标量dim指定的维数上的元素的平均值。对于矩阵,mean(A,2)就是包含每一行的平均值的列向量。例:a=[123;456;789;101112;];mean(a)ans=5.50006.50007.5000mean(a,2)ans=25811var()函数功能:计算方差使用方法:V=var(X)如果X是一个向量,返回向量X的方差。如果X是一个矩阵,var(X)返回一个包含矩阵X每一列方差的行向量。如果X是一个N维数组,var沿着第一个X的非单一维进行操作。只要X是独立同分布的,结果V是X分布的总体方差的无偏估计。当N>1时,var由N-1来标准

7、化,其中N是样本大小。只要样本是独立同分布的,它就是X分布的总体方差的无偏估计。对N=1来说,v由N来标准化。V=var(X,1)由N来标准化,并且生成了样本关于其均值的二阶矩,var(X,0)等价于var(X)。V=var(X,w)计算向量X的方差利用权重向量w,向量w中元素的数目必须和X中的列的数目相同,向量w中的元素必须全是正数。var归一化w是的总和为1。V=var(X,w,dim)沿着指定维数dim求X的方差,默认用N-1标准化这时w为0,w为1时用N标准化。例:x=[4535256];var(x)ans=1.9048xcorr()函数功能:互相关函数

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