《随机信号分析-Matlab实验题目与代码资料》由会员分享，可在线阅读，更多相关《随机信号分析-Matlab实验题目与代码资料（8页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、Matlab 实验,2.分别使用normrnd和randn函数生成1x200个服从标准正态分布的随机数，如要生成N(1,25)的正态分布呢？并用mean，var函数求这200个随机数的均值，方差。,1.使用normpdf以及normcdf函数画出均值为0、方差为4的高斯随机变量的概率密度曲线和概率分布曲线，并求出P(0X1)的概率。,1.使用normpdf以及normcdf函数画出均值为0、方差为4的高斯随机变量的概率密度曲线和概率分布曲线，并求出P(0X1)的概率。,normpdf()：正态分布概率密度函数。 格式：y=normpdf(x,mu,sigma)； 含义：求数学期望为mu，标准差
2、为sigma的正态分布随机变量的概率密度函数在x处的值，若输入时mu，sigma为空，则默认为标准正态分布，即mu=0，sigma=1。,normcdf()：正态分布概率分布函数。 格式：p=normcdf(x,mu,sigma)； 含义：求数学期望为mu，标准差为sigma的正态分布随机变量的累积概率分布函数在x处的值，若输入时mu，sigma为空，则默认为标准正态分布。,matlab程序： clear all; x=-10:0.01:10; y1=normpdf(x,0,2); y2=normcdf(x,0,2); subplot(1,2,1); plot(x,y1,r,LineWidth
3、,5); xlabel(x,Fontsize,24);ylabel(f(x),Fontsize,24); title(概率密度函数,Fontsize,24); subplot(1,2,2); plot(x,y2,r,LineWidth,5); xlabel(x,Fontsize,24);ylabel(F(x),Fontsize,24); title(概率分布函数,Fontsize,24); %求P(0X1)，即P(0X1)=P(X1)-P(X0) p=normcdf(1,0,2)-normcdf(0,0,2), lab1 p = 0.1915,2.分别使用normrnd和randn函数生成1x
4、200个服从标准正态分布的随机数，如要生成N(1,25)的正态分布呢？并用mean，var函数求这200个随机数的均值，方差。,normrnd()：生成正态分布的随机数。 格式：R = normrnd(mu,sigma,m,n)； 含义：生成服从均值为mu，标准差为sigma的服从正态分布的m*n的随机数矩阵。 randn()：生成标准正态分布随机数。 格式：randn(m,n)或randn(m,n)； 含义：生成的m*n的服从标准正态分布随机矩阵。,Matlab程序： clear all;close all; mu=0;sigma=1; m=1;n=200; y1=normrnd(mu,si
5、gma,m,n); y2=randn(m,n); subplot(1,2,1); plot(y1);title(normrnd产生的随机数,Fontsize,24); subplot(1,2,2); plot(y2);title(randn产生的随机数,Fontsize,24); %求产生的随机数的均值，方差，验证分布情况 mean1=mean(y1) var1=var(y1) mean2=mean(y2) var2=var(y2),mean1 =-0.0948；var1 =1.0558 mean2 =0.0072；var2 =1.0073,当要生成N(1,25)的正态分布时，对于函数normrnd，只需修改参数sigma为5即可；而函数randn只能产生服从标准正态分布的随机数，因此要产生N(mu，var)分布的随机数，则需作一定的变换，相应的matlab程序只需增加一条语句：,y3=1+5*y2;,
