Matlab中Rand()函数用法=
常见MATLAB函数详解及用法
随机信号产生rand：产生均匀分布的随机数rand(n) 产生一个n*n的随机矩阵，元素分布于(0,1)rand(m,n) 产生m*n均匀分布的随机矩阵randn：产生标准正态分布的随机数（均值为0，方差为1）Y = randn(n) 返回一个n*n的随机项的矩阵Y = randn(m,n) 返回一个m*n的随机项矩阵。
Y = randn(size(A)) 返回一个和A有同样维数大小的随机数组。
randn 返回一个每次都变化的一个数值randi：产生均匀分布的随机整数randi(imax) 产生分布于[1:imax]的随机整数r = randi(imax,n) 产生分布于[1:imax]的n*n随机整数矩阵. randi(imax,m,n) 产生分布于[1:imax]的m*n随机整数矩阵.r = randi([imin,imax],...) 产生分布于[imin:imax]间的随机整数Ex：生成均匀分布于-10:10的整数 r = randi([-10 10],100,1); wgn：生成高斯白噪声y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p为输出功率，单位dBW。
默认负载阻抗为1Ωy = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆为单位指定负载阻抗。
y = wgn(...,powertype) powertype指定p的单位， 'dBW', 'dBm', 'linear'。
linear power以瓦特(Watt)为单位。
y = wgn(...,outputtype) outputtype指定输出为'real' 或'complex'。
若输出为 'complex'，实部和虚部的功率分别为p/2.y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置randn的状态。
awgn：在某一信号中加入高斯白噪声y = awgn(x,SNR) 在信号x中加入高斯白噪声。
matlab中生成a到b的随机数
matlab中生成a到b的随机数在MATLAB中生成从a到b的随机数非常简单。
MATLAB有一个内置的函数随机数生成器，名为"rand"，该函数可以生成一个介于0和1之间的随机数。
通过简单的数学运算，我们可以将这个随机数转换为我们所需的范围内的随机数。
接下来，我将一步一步地解释如何使用MATLAB生成从a到b的随机数，并提供一些示例代码来帮助理解。
第一步是确定所需的随机数范围。
假设我们想要生成从a到b的随机数，其中a和b是两个特定的数字。
确保a小于b，这样我们才能得到一个有效的范围。
第二步是使用MATLAB的"rand"函数生成介于0和1之间的随机数。
这个函数没有参数，所以我们只需简单地调用它即可。
以下是生成一个介于0和1之间的随机数的示例代码：MATLABrandom_number = rand;第三步是将生成的随机数缩放到我们所需的范围内。
我们可以使用以下公式将0到1之间的随机数转换为从a到b之间的随机数：MATLABscaled_number = a + (b - a) * random_number;在这个公式中，"(b - a)"表示所需范围的大小，"random_number"是0到1之间的随机数，乘以所需范围的大小会将其缩放为合适的范围，并加上a，最终得到从a到b之间的随机数。
现在，让我们通过一个示例代码来演示如何生成从3到7之间的随机数：MATLABa = 3;b = 7;random_number = rand;scaled_number = a + (b - a) * random_number;disp(scaled_number);运行这段代码会产生一个介于3和7之间的随机数。
每次运行时，结果都会不同。
现在，我们已经学会了如何生成从a到b的随机数。
让我们进一步扩展这个概念，生成一个包含多个随机数的矩阵。
matlab产生随机矩阵的函数
随机矩阵在数学和科学领域中有着广泛的应用，在matlab中也提供了一些函数来快速生成随机矩阵。
本文将介绍matlab中几种常用的随机矩阵生成函数，并对它们的使用方法进行说明。
1. rand函数rand函数是matlab中最常用的生成随机矩阵的函数之一。
它可以生成一个指定大小的矩阵，其中的元素都是在0到1之间均匀分布的随机数。
其基本语法为：```A = rand(m,n)```其中m和n分别表示生成矩阵的行数和列数，A为所生成的随机矩阵。
生成一个3行4列的随机矩阵可以使用以下命令：```A = rand(3,4)```该命令将生成一个3行4列的随机矩阵A。
2. randn函数randn函数和rand函数类似，也可以生成指定大小的随机矩阵，不同的是randn生成的是服从标准正态分布的随机数。
其基本语法为：```A = randn(m,n)```其中m和n同样表示生成矩阵的行数和列数，A为所生成的随机矩阵。
生成一个3行4列的服从标准正态分布的随机矩阵可以使用以下命令：```A = randn(3,4)```该命令将生成一个3行4列的服从标准正态分布的随机矩阵A。
3. randi函数randi函数用于生成指定范围内的随机整数矩阵。
其基本语法为：```A = randi([a,b],m,n)```其中[a,b]表示所生成随机整数的范围，m和n表示矩阵的行数和列数，A为所生成的随机整数矩阵。
生成一个3行4列的范围在1到10之间的随机整数矩阵可以使用以下命令：```A = randi([1,10],3,4)```该命令将生成一个3行4列的随机整数矩阵A，其中的元素都在1到10之间。
4. 函数功能比较在实际使用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的随机矩阵生成函数。
如果需要生成在0到1之间均匀分布的随机数，可以选择使用rand函数；如果需要生成服从标准正态分布的随机数，可以选择使用randn函数；如果需要生成指定范围内的随机整数矩阵，则可以选择使用randi函数。
matlab中0-1的随机数
在matlab中生成0-1之间的随机数是一种常见的操作，可以通过内置的随机数生成函数来实现。
生成0-1之间的随机数在模拟实验、统计分析、机器学习等方面具有重要的应用，因此掌握在matlab中生成0-1随机数的方法对于数据科学和工程领域的研究人员来说是非常重要的。
1. 使用rand函数生成均匀分布的随机数在matlab中可以使用rand函数来生成均匀分布的随机数，其语法为：```matlabr = rand(m, n)```其中m 和n 分别表示生成随机数的维度，m 表示行数，n 表示列数。
rand函数生成的随机数范围在0-1之间，且满足均匀分布。
2. 使用randn函数生成正态分布的随机数除了生成均匀分布的随机数外，matlab还可以使用randn函数来生成正态分布的随机数，其语法为：```matlabr = randn(m, n)```其中 m 和 n 同样表示生成随机数的维度，randn函数生成的随机数满足标准正态分布，即均值为0，方差为1。
3. 控制随机数的种子在生成随机数时，可以通过控制随机数的种子来保证生成的随机数是可重复的。
在matlab中可以使用rng函数来控制随机数的种子，其语法为：```matlabrng(seed)```其中 seed 表示随机数的种子，通过设置相同的种子可以确保每次生成的随机数是一样的。
在matlab中生成0-1之间的随机数有多种方法，包括使用rand函数生成均匀分布的随机数，使用randn函数生成正态分布的随机数，以及通过控制随机数的种子来保证随机数的可重复性。
这些方法为研究人员在数据分析和模拟实验中提供了便利，对于提高工作效率和保证实验结果的可靠性具有重要意义。
在实际应用中，生成0-1之间的随机数通常用于模拟实验、统计分析、概率建模、机器学习算法等领域。
通过生成符合特定分布的随机数，可以更好地模拟实际场景，并进行有效的数据分析与处理。
在matlab中，生成0-1之间的随机数的应用十分广泛，具有很高的实用价值。
matlab_rand生成随机数的若干问题
matlab_rand生成随机数的若干问题关于matlab中的随机函数rand使用中的若干问题rand产生的是0到1(不包括1)的随机数.matlab的rand函数生的是伪随机数,即由种子递推出来的,相同的种子,生成相同的随机数.一、matlab刚运行起来时,种子都为初始值,因此每次第一次执行rand得到的随机数都是相同的.1.多次运行,生成相同的随机数方法:用rand('state',S)设定种子S为35阶向量，最简单的设为0就好例:rand('state',0);rand(10)2. 任何生成相同的随机数方法:试着产生和时间相关的随机数,种子与当前时间有关.rand('state',sum(100*clock))即:rand('state',sum(100*clock)) ;rand(10)只要执行rand('state',sum(100*clock)) ;的当前计算机时间不现,生成的随机值就不现.也就是如果时间相同,生成的随机数还是会相同.在你计算机速度足够快的情况下,试运行一下:rand('state',sum(100*clock));A=rand(5,5);rand('state',sum(10 0*clock));B=rand(5,5);A和B是相同.所以建议再增加一个随机变量,变成:rand('state',sum(100*clock)*rand(1));据说matlab 的rand 函数还存在其它的根本性的问题,似乎是非随机性问题.没具体研究及讨论,验证过,不感多言.二、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(现成的函数)Matlab随机数生成函数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poissrnd 泊松分布的随机数生成器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randrand(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randnrandn（）命令是产生白噪声的，白噪声应该是0均值，方差为1的一组数，同rand有randn(n)，randn(m,n)rand是0-1的均匀分布，randn是均值为0方差为1的正态分布randintrandint(m,n,[1 N])：生成m×n的在1到N之间的随机整数矩阵，其效果与randint(m,n,N+1)相同。
matlab随机函数rand使用中应注意的问题
matlab随机函数rand使用中应注意的问题rand产生的是0到1(不包括1)的随机数.matlab的rand函数生的是伪随机数,即由种子递推出来的,相同的种子,生成相同的随机数. matlab刚运行起来时,种子都为初始值,因此每次第一次执行rand得到的随机数都是相同的.1.多次运行,生成相同的随机数方法:用rand('state',S)设定种子S为35阶向量，最简单的设为0就好例:rand('state',0);rand(10)2. 任何生成相同的随机数方法:试着产生和时间相关的随机数,种子与当前时间有关.rand('state',sum(100*clock))即:rand('state',sum(100*clock)) ;rand(10)只要执行rand('state',sum(100*clock)) ;的当前计算机时间不现,生成的随机值就不现.也就是如果时间相同,生成的随机数还是会相同.在你计算机速度足够快的情况下,试运行一下:rand('state',sum(100*clock));A=rand(5,5);rand('state',sum(100*clock));B=rand(5,5);A和B是相同.所以建议再增加一个随机变量,变成:rand('state',sum(100*clock)*rand(1));据说matlab 的rand 函数还存在其它的根本性的问题,似乎是非随机性问题.没具体研究及讨论,验证过,不感多言.有兴趣的可以查阅:Petr SavickyInstitute of Computer ScienceAcademy of Sciences of CRCzech Republicsavicky@cs.cas.czSeptember 16, 2006AbstractThe default random number generator in Matlab versions between 5 and at least7.3 (R2006b) has a strong dependence between the numbers zi+1, zi+16, zi+28 in the generated sequence. In particular, there is no index i such that the inequalitieszi+1 < 1/4, 1/4 zi+16 < 1/2, and 1/2 zi+28 are satisfied simultaneously. Thisfact is proved as a consequence of the recurrence relation defining the generator. A random sequence satisfies the inequalities with probability 1/32. Another example demonstrating the dependence is a simple function f with values −1 and 1, such that the correlation between f(zi+1, zi+16) and sign(zi+28 − 1/2) is at least 0.416, while it should be zero.A simple distribution on three variables that closely approximates the joint distribution of zi+1, zi+16, zi+28 is described. The region of zero density in the approximating distribution has volume 4/21 in the three dimensional unit cube. For every integer 1 k 10, there is a parallelepiped with edges 1/2k+1, 1/2k and 1/2k+1, where the density of the distribution is 2k. Numerical simulation confirms that the distribution of the original generator matches the approximation within small random error corresponding to the sample size.。
matlab随机采样方法
matlab随机采样方法Matlab是一种广泛应用于科学与工程领域的编程语言，它提供了丰富的工具箱来解决不同的数学和统计问题。
在许多科学研究和实际应用中，随机采样（random sampling）是常见的方法之一。
本文将介绍在Matlab 中如何进行随机采样，以及如何选择合适的采样方法以满足特定的需求。
首先，让我们对随机采样的概念进行简要的介绍。
随机采样是指从一个给定的总体中以随机的方式选择样本的过程。
这样做的目的是为了从样本中获取关于总体的一些信息，因为总体可能很大或者很难直接访问。
随机采样的目标是保证样本是代表性的，即它能够反映出总体的特征。
在Matlab中，我们可以使用rand函数来生成指定长度的随机向量或矩阵。
rand函数生成的随机数在[0,1]区间内均匀分布。
这意味着每个数字都有相同的概率出现。
以下是一个生成长度为10的随机向量的示例：matlabx = rand(1, 10);如果我们需要生成更大的随机样本，我们可以使用randn函数。
这个函数生成的随机数符合正态分布（均值为0，标准差为1），这在许多实际情况中是非常有用的。
以下是一个生成大小为100x100的随机矩阵示例：matlabX = randn(100, 100);有时候我们希望从已知的总体中选择特定数量的样本。
这可以通过使用randperm函数来实现。
randperm函数生成一个从1到给定整数之间的随机排列，这样我们就可以选择相应数量的样本。
以下是一个从1到10之间生成3个随机数的示例：matlabsamples = randperm(10, 3);此外，Matlab还提供了其他一些随机采样的特殊函数，以满足特定的需求。
下面是其中一些常用的函数：1. randsample函数：这个函数可以从给定的向量中进行随机采样。
例如，我们可以从1到100之间生成20个不重复的随机数：matlabsamples = randsample(1:100, 20);2. randi函数：这个函数可以生成指定范围内的随机整数。
matlab 两点之间随机数
matlab 两点之间随机数1.引言1.1 概述在编程和数据分析领域中，随机数的生成和使用一直都是一个重要的话题。
Matlab作为一种功能强大的数值计算软件，提供了多种随机数生成函数，能够帮助用户在研究和实践中进行随机数据的生成和处理。
本文将介绍Matlab中的随机数生成函数，并以两点之间的距离计算为例，展示随机数在实际问题中的应用。
通过本文的阅读，读者将了解到Matlab 中随机数的生成方法和计算两点之间距离的基本原理。
同时，本文还将总结结果，讨论可能的应用领域，以便读者更好地理解和应用随机数在Matlab中的作用。
1.2 文章结构文章结构主要包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要对文章的内容进行概述，说明文章的目的和重要性，引导读者进入文章的主题。
本文主要介绍在Matlab中如何生成随机数，并利用随机数计算两点之间的距离。
通过对这些内容的介绍和分析，旨在帮助读者更好地理解和应用Matlab中的随机数生成函数，以及应用数值计算方法解决实际问题的能力。
正文部分将详细介绍了Matlab中的随机数生成函数和两点之间距离的计算方法。
通过对`rand`和`randn`函数的介绍，读者将了解到如何生成均匀分布和正态分布的随机数。
接着，本文将介绍如何利用这些随机数生成函数计算两点之间的欧几里德距离和曼哈顿距离。
具体的计算方法和代码实现将通过示例和算法步骤进行说明，以帮助读者理解和应用。
结论部分将总结本文的主要内容和结果，同时提供可能的应用领域。
通过本文的介绍和示例代码，读者将能够掌握在Matlab中生成随机数的方法，以及计算两点之间距离的技巧。
这些知识和技能可以在各个领域的科研和工程实践中得到应用，比如数据分析、模拟实验等。
总之，本文的结构清晰，内容详实，旨在向读者提供在Matlab中生成随机数和计算两点之间距离的方法和应用。
通过阅读本文，读者将能够增强对Matlab的理解和应用能力，并在实际问题中灵活运用所学知识解决问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Matlab中Rand()函数用法
一、理论准备
matlab函数randn：产生均值为0，方差σ^2 = 1，标准差σ= 1的正态分布的随机数或矩阵的函数。
用法：Y = randn(n)，返回一个n*n的随机项的矩阵。
如果n不是个数量，将返回错误信息。
Y = randn(m,n) 或Y = randn([m n])，返回一个m*n的随机项矩阵。
Y = randn(m,n,p,...) 或Y = randn([m n p...])，产生随机数组(感觉就是三维数组，请看如下例子)。
Y = randn(size(A))，返回一个和A有同样维数大小的随机数组。
randn
s = randn('state')，估计和C++里初始化随机种子一个意思，随便了。
二、举例分析
产生一个随机分布的指定均值和方差的矩阵：将randn产生的结果乘以标准差，然后加上期望均值即可。
例如，产生均值为0.6，方差为0.1的一个5*5的随机数方式如下：
其他类似函数：rand, randperm, sprand, sprandn
三、拓展
用matlab随机产生60个1到365之间的正数1+fix（365*rand（1，60）），fix就是取整函数。
用rand函数随机取100个从-1到2的数x1，x2，...，x = rand(1, 100) * 2 - 1。
逗号表示行，分号表示列。