用matlab实现产生长度为1000的标准正态分布的随机数
要求随机数范围在0-1之间，均值可取0.5；又由于正态分布99.7%的值在平均数左右三个标准差的范围内，所以标准差取0.5/3。
因为只是要近似服从正态分布，可以考虑把超出边界的少量数据直接放在中间，影响不大：
D=randn(1000,1)/6+0.5;D(D1)=0.5;hist(D,30)
mvnrnd(mu,sigma,number)——产生number个均值为mu，协方差矩阵为sigma的正态分布随机数。
例子：mvnrnd([1,2],[2 1;1 4],100)
要求随机数范围在0-1之间，均值可取0.5；又由于正态分布99.7%的值在平均数左右三个标准差的范围内，所以标准差取0.5/3。
因为只是要近似服从正态分布，可以考虑把超出边界的少量数据直接放在中间，影响不大：
123D=randn(1000,1)/6+0.5;D(D1)=0.5;hist(D,30)
扩展资料：
随机数在密码学中非常重要，保密通信中大量运用的会话密钥的生成即需要真随机数的参与。如果一个随机数生成算法是有缺陷的，那么会话密钥可以直接被推算出来。若果真发生这种事故，那么任何加密算法都失去了意义。
密码学中大量利用伪随机数生成器的应用还有流密码。流密码的著名例子是RC4。流密码的原理是利用一个密码学安全的伪随机数生成器根据密钥产生一串密码学安全的伪随机比特列，再将消息与上述随机比特列按位异或运算。
参考资料来源：百度百科-随机数
>> x=randn(1000,1);
>> hist(x)
matlab如何将函数值输出为矩阵
x = zeros(1, 100);y = zeros(1, 100);for t = 1:100 [x(t), y(t)] = satellitespot(t);end 在上述代码中，首先创建两个长度为100的零向量x和y。然后使用for循环从1到100遍历每个时间点t，并调用satellitespot函数计算对应的(x, y)值。这些值被直接赋给x(t)和y(t)。这样，每次...
怎么用matlab随机产生100个随机三维坐标,并且定义它们两两之间的距离...
x1=rand(3,1);%新产生一个随机点 [m n]=size(x);%求目前符合条件的点的数目 x2=repmat(x1,1,n);%扩展矩阵 d=max(sqrt(sum((x-x2).^2)));%求新产生的点和已知点的最大的距离 if d<=0.1%如果最大的距离小于0.1，则满足条件 x=[x x1];end if length(x)>=100%产生100个...
MATLAB循环生成变量 a 1=1.a 2=2...a 100=100
matlab一般不用这种循环方法生成变量，一般用：a=1:100;这样，a(1)=1,a(2)=2,...,a(100)=100 简便且有效。
MATLAB 中 t=0:0.1:100; 为什么画出的图像的坐标不对呀
clear”清除历史试一下，或者重新打开窗口试试。如果不是matlab的问题，看一下程序中是不是有写错，还有一种可能，t=0:0.1:100的长度是1000，也就是如果你是用的length，那就会出现1000。具体是什么问题还是应该看到程序才能知道，你可以试试这些方法，如果不行，可以把源代码上传一下！
在MATLAB中如何随机产生一个由0和1两个数组成的长度为N的随机序列
A=randint(1,1000)randint（M,N）是产生由0和1两个数组成的M*N维矩阵 这样的随机数产生函数还有 randn(M,N)产生标准正太分布的随机数 rand(M,N)产生均匀分布随机数 你可以在MATLAB里用 help randint 这样的语句来看帮助文件，讲的很详细
用matlab编程计算1加到100
在编辑器窗口中输入以下程序：s=0;for i=1:100 s=s+i;end s 程序的功能是计算 1+2+...+100 的和，程序用到了一个 for 循环结构，基本语句比较简单。
帮帮忙啊,初学matlab遇到很多问题,我要产生一个周期为1M的周期矩形脉冲...
例如，若要生成一个周期为1M（1000000）的周期性矩形波信号，首先需要定义一个适当的时间向量t。为了更好地展示信号，可以设定其时长和采样频率。假设我们希望生成一个周期为1M、频率为30Hz的周期性矩形波信号，可以通过以下MATLAB代码实现：t = -2*pi\/100:pi\/1024:2*pi\/100;y = square(2*pi*30*...
matlab 怎么从1到100
如果要用循环 for i=1:100 end 如果要用数字 a=1:100;
用MATLAB 实现k-means算法数据 data随机产生100个数。 分成两类,即k...
在进行数据分析时，利用MATLAB实现K-means聚类算法是一种常见的方法。这里我们创建了一个数据集，包含100个点，并将其分为两类，即k=2。首先，我们随机生成了两个集合的数据点，每个集合包含100个点，这些点在二维空间中分布。通过调用MATLAB的kmeans函数，我们可以实现聚类分析。该函数接受一个数据矩阵...
【matlab】产生100个大小为0~1之间的随机数,排列成10*10矩阵,计算对角...
在MATLAB中，可以轻松生成一个10x10的矩阵，其中包含100个随机数，这些随机数的值在0到1之间。具体来说，可以通过执行命令 A=rand(10,10) 来实现这一目标。这将创建一个10行10列的矩阵，矩阵中的每个元素都是在0和1之间的随机数。接下来，为了计算这个矩阵对角线元素的和，可以使用MATLAB中的 diag...