matlab怎么产生随机数据,有谁知道

供稿:hz-xin.com     日期:2025-01-14
如何用matlab产生一0、1随机数列

1、首先启动matlab,新建一个函数文件。

2、在弹出的编辑窗口中输入代码。

3、保存该函数,注意文件命名要与函数名相同。

4、文件保存的位置应该与搜索路径相同,否则使用该函数时将会因为找不到该函数文件而出错。

5、最后再命令行窗口中输入命令,get01(m,n)就可以产生m行n列的随机0-1矩阵了。

在matlab 中产生0-1上均匀分布的随机数方法如下:
方法1、对于问题,如果 Y 是m*n的服从0~1均匀分布的随机矩阵:
Y = rand(m,n);

方法2、用统计工具箱,Y = unifrnd(0,1,m,n).

另外,提供常用的函数分布供参考:
1、 均匀分布U(a,b)
产生m*n阶[a,b]均匀分布U(a,b)的随机数矩阵:unifrnd (a,b,m, n)

2、0-1分布U(0,1)
产生m*n阶[0,1]均匀分布的随机数矩阵:rand (m, n)

3、二类分布binornd(N,P,mm,nn),即产生mm*nn均值为N*P的矩阵
4、产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵:
unidrnd(N,mm,nn) 产生一个数值在1-N区间的mm*nn矩阵;
5、产生mm nn阶期望值为 的指数分布的随机数矩阵:exprnd ( ,mm, nn).

  1. MATLAB 函数 rand
    产生在区间 (0, 1)的均匀随机数,它是平均分布在 (0,1)之间。一个称为seed的值则是用来控制产生随机数的次数。均匀随机数函数的语法为rand(n),rand(m,n),其结果分别产生一矩阵含n×n个随机数和一矩阵含m×n的随机数。注意每次产生随机数的值都不会一样,这些值代表的是随机且不可预期的,这正是我们用随机数的目的。我们可利用这些随机数代入算式中,来表示某段讯号的不规则振幅或是某个事件出现的机率。均匀随机数其值平均的分布于一区间的特性可以从其统计密度函数(probabilitydensity function, PDF)说明。从其PDF分布类似长条图的分布,可以看出其每一个随机数值出现的机率皆相同,所以它被称为均匀随机数。
    见以下的例子:
    >> rand(1,6) % 第一次使用随机数产生器
    ans =
    0.2190 0.0470 0.6789 0.6793 0.9347 0.3835
    >>hist(ans) % 看看长条图的长相
    >>plot(ans) % 比较上个图与这个图有何差异?何者能代表不规则数据的分布
    >> rand(1,6) % 第二次使用随机数产生器,注意每次产生的随机数值皆不同
    ans =
    0.5194 0.8310 0.0346 0.0535 0.5297 0.6711
    因为每次随机数产生的值皆不同,如果因为验证算式需要确定所使用的随机数值是相同的,可以利用seed这个选项,用以设定使用计算随机数产生器的起始值,其语法为rand('seed',n),n的规定是。其中n=0有特别意义是使用第一次产生随机数值的起始值(=931316785),其它的n值即是所使用起始值。如果使用相同的起始值,则随机数值会一样,因为随机数的计算是依据起始值。请看以下的例子:
    >> rand('seed',0) % 将随机数值的起始值重设,相当于是第一次产生随机数值
    >>rand('seed') % 显示现在使用的 seed 值=931316785
    ans =
    931316785
    >> rand(2,3) % 注意随机数值的上下限介于 [0,1] 区间
    ans =
    0.2190 0.6789 0.9347
    0.0470 0.6793 0.3835
    >> rand('seed') % 显示再产生随机数值所用的seed=412659990
    ans =
    412659990
    >> rand('seed',0)
    >> rand(1,6)
    ans =
    0.2190 0.0470 0.6789 0.6793 0.9347 0.3835
    >> rand('seed',100) % 设定随机数值的起始值=100
    >> rand('seed')
    ans =
    100
    >> rand(2,5)
    ans =
    0.2909 0.0395 0.3671 0.5968 0.9253
    0.0484 0.5046 0.9235 0.8085 0.3628
    如果需要产生随机数值不是介于[0,1]区间,可以采用以下步骤将随机数值从[0,1]区间转换到其它区间。假设要得到一组随机数值是介于[2,4]区间,我们先产生一组随机数介于[0,1]区间 ,再将其值乘以2,因为2等于区间上下限的差值(4-2)。接著再加上下限值(2),即可得到随机数值是介于[2,4]区间。例如区间为[a,b],a为下限值,b为上限值。则算式如下
    x=(b-a)*r + a,
    其中x代表转换后的随机数值的阵列。请看下列示范:
    >>data_1 = 2*rand(1,500)+2; %原随机数值有500个
    >>plot(data_1) %这个图是否看来眼熟?
    >>axis([1 500 0 6]) %调整横轴/纵轴上下限
    >>hist(data_1) %看看其长条图

    2.  MATLAB 函数randn
    产生常态随机数,它是以高斯分布在随机数出现的上下限区间。常态随机数其值分布于一区间的特性可以从其统计密度函数(PDF)说明。从其 PDF分布可以看出其每一个随机数值出现的机率皆不相同,靠近中间的随机数值出现的机率比起两端的值要高,这是一般不规则现象较可能出现的情形,所以它被称为常态随机数。由于常态随机数并非以上下限来定义,它是用数据的平均值和方差定义之。因此在产生一常态随机数时,需设定平均值和方差的大小。randn(n)和randn(n,m)是分别产生一矩阵含n×n个随机数和一矩阵含m×n的常态随机数,其平均值为0方差为1。
    见以下的例子:
    >> x=-2.9:0.2:2.9; % 这个例子用到 hist 函数来画出二种随机数的分布图
    >> y=randn(1,5000);
    >> hist(y,x)
    >> title('Histogram of Normal Random Data')
    >> y1=rand(1,5000);
    >> hist(y1,x)
    >> title('Histogram of Uniform Random Data')
    如果需要产生常态随机数值的平均值和方差并非0和1,可以采用以下步骤将平均值和方差做转换。假设要得到一组常态随机数值的平均值为b和方差为a,我们先产生一组随机数r,再将其值乘以方差a。接著再加平均值b。算式如下:
    x=a*r + b
    其中x代表转换后的随机数值的阵列。请看下列示范:
    >>data_2 = randn(1,500)+3 %原随机数值有500个
    >>plot(data_2) %这个图是否看来眼熟?
    >>axis([1 500 0 6])
    >>hist(data_2) %看看其长条图
    3.randperm(n)
    产生一个1到n之间自然数的随机排列
    4.randint(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。




rand,产生0到1的随机数

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