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1、随机信号处理上机实验报告学呱数学与信息科学专业：信息与计算科学实验一牛成mm随机矩阵，其元素在(0,1)内生成mxn随机矩阵随机矩阵牛一成mxnxpx…随机矩阵或数组生成mxnxpx…随机矩阵或数组生成与矩阵A相同大小的随机矩阵1、熟悉并练习使用下列Matlab的函数，给岀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l.rand()⑴Y⑵Y⑶Y⑷Y⑸Yrand(n)rand(m,n)rand([mn])生成mxnrand(m,n,p,・・・)rand([mnp…])rand(size(A))选择(3)作为例子，运行结果如下：⑹丫CommandWindow»
2、Y=rand([56])2.randn()产牛随机数数纽或矩阵,(1)(2)(3)(4)Y=randnY=randn(n)Y=randn(m,n)其元索•服从均值为0,方差为1的正态分布产牛一个伪随机数产生nXn的矩阵，其元索服从均值为0,方差为1的正态分布产生mXn的矩阵，其元素服从均值为0,方差为1的正态分布Y=randn([mn])产生mXn的矩阵，其元素服从均值为0,方差为1的正态分布运行结果如下：选择(3)作为例子，»Y=randn(5,4)Y=0.81470.09750.15760.14190.65570.75770.90580.27850.97060.42180.0
3、3570.74310.12700.54690.95720.91570.84910.39220.91340.95750.48540.79220.93400.65550.63240.96490.80030.95950.67870.17120.88841.4384-0.1022-0.0301-1.14710.3252-0.2414-0.1649-1.0689-0.75490.31920.6277-0.80951.37030.31291.0933-2.9443-1.7115-0.86491.10933.normrnd()产生服从正态分布的随机数(1)R=normrnd(mu,sigma)
4、产牛.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(muzsigmazv)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1X2的向量，则R为一个1行2列的矩阵。如果v是lXn的，那么R是一个n维数组(1)R=normrnd(mu,sigma,m,n)产生服从均值为mu标准养为sigma的随机数，标最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/l,3/4)D一1.41172.11391.90440.66384.18323.06681.16772.
5、71431.86362.05932.29443.62364.mean()(1)M=mean(A)如果A是一个向屋，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)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,
6、w)计算方差时加上权重w选择(2)作为例子，运行结果如下：»X=[l:l:5;l:2:10];V=var(X,l)V=00.25001.00002.25004.00006.xcorr()计算互相关(1)c=xcorr(x,y)计算x,y的互相关(2)c=xcorr(x)i
7、-算x的自相关选择(2)作为例子，运行结果如下：»x=normrnd(3/l/3/4);c=xcorr(x)5.73225.59049.421118.139115.098423.309926.515121.228525.149418.139114.300913.34765.73224.65263.0791Col
8、umns7through127.64678.20643.079118.226418.511013.3476Columns1through610.11064.65264.537523.723114.300911.843327.203921.228517.135615.583215.098411.84334.31455.59044.53753.00295.06065.431011.625118.444519.100020.410222.172725.149420.410227.346
