MATLAB RAND()函数五种用法

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中指定范围内生成随机数量的小数在Matlab中，要生成指定范围内随机数量的小数，需要使用rand函数结合循环和条件语句。

本文将逐步介绍实现该功能的具体步骤。

第一步：定义生成的小数范围要生成指定范围内的小数，首先需要定义这个范围。

可以使用两个变量来表示范围的下限和上限。

例如，我们希望生成小于等于1且大于等于0的小数，可以定义下限为0，上限为1。

lower_limit = 0;upper_limit = 1;第二步：定义生成的小数个数生成指定数量的小数，同样需要定义生成的个数。

可以使用一个变量来表示要生成的小数个数。

例如，我们希望生成5个小数，可以定义生成的个数为5。

num_of_numbers = 5;第三步：生成指定范围内的随机小数使用rand函数生成0到1之间的随机小数，然后通过简单的数学运算将其映射到指定的范围内。

在这里，我们可以使用循环和条件语句来生成所需数量的随机小数，并将其存储在一个数组中。

random_numbers = zeros(1, num_of_numbers); 创建存储随机小数的数组for i = 1:num_of_numbersrandom_numbers(i) = lower_limit + (upper_limit - lower_limit) * rand; 生成指定范围内的随机小数end在这个循环中，我们使用rand函数生成0到1之间的随机小数，并通过数学运算将其映射到指定范围内。

将生成的随机小数存储在名为random_numbers的数组中。

第四步：输出生成的小数为了验证生成的小数是否满足要求，可以将其输出到控制台。

disp(random_numbers);使用disp函数，可以将存储在random_numbers数组中的随机小数输出到控制台。

第五步：封装为函数（可选）如果经常需要生成指定范围内的随机小数，可以将上述代码封装为一个函数。

这样可以提高代码的复用性，并且可以在需要时方便地调用。

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中随机数生成无题在MATLAB中，我们可以使用随机数生成函数来生成各种类型的随机数。

这些随机数可以用于模拟实验、数据分析、算法测试等方面。

在这篇文章中，我将介绍一些常用的随机数生成函数，并给出一些实际应用的例子。

一、rand函数rand函数用于生成0到1之间均匀分布的随机数。

例如，我们可以使用rand函数来模拟抛硬币的结果，生成0或1的随机数，其中0表示正面，1表示反面。

下面是一个示例代码：```matlabresult = rand(1, 100); % 生成100个0到1之间的随机数heads = sum(result < 0.5); % 统计正面的次数tails = sum(result >= 0.5); % 统计反面的次数fprintf('正面的次数：%d\n', heads);fprintf('反面的次数：%d\n', tails);```二、randn函数randn函数用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。

这在统计学中经常用到。

我们可以使用randn函数来模拟一组身高数据，然后计算平均身高和标准差。

下面是一个示例代码：```matlabheights = randn(1, 1000) * 10 + 170; % 生成1000个身高数据，均值为170，标准差为10average_height = mean(heights); % 计算平均身高std_height = std(heights); % 计算标准差fprintf('平均身高：%f\n', average_height);fprintf('身高标准差：%f\n', std_height);```三、randi函数randi函数用于生成指定范围内的整数随机数。

例如，我们可以使用randi函数来模拟投掷骰子的结果，生成1到6之间的整数随机数。

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均匀分布随机数的生成函数在Matlab中，可以使用`rand`函数来生成均匀分布的随机数。

`rand`函数可以生成在区间[0,1)上的随机数。

我们可以使用以下方法将其转换为指定范围内的均匀分布随机数。

1.生成在范围内的均匀分布随机数```matlaba=1;%下界b=10;%上界n=1000;%随机数数量uniform_rand = a + (b-a) * rand(n,1);```以上代码将生成1000个在1到10之间均匀分布的随机数。

2.生成均匀分布的整数随机数```matlaba=1;%下界b=10;%上界n=1000;%随机数数量uniform_int_rand = randi([a b], n, 1);```以上代码将生成1000个在1到10之间的整数均匀分布的随机数。

3.生成多维的均匀分布随机数```matlaba=1;%下界b=10;%上界n=1000;%随机数数量m=2;%维度uniform_multi_dim_rand = repmat(a, n, m) + (repmat(b-a, n, m) .* rand(n,m));```以上代码将生成1000个在[a,b]范围内的2维均匀分布的随机数。

需要注意的是，`rand`函数生成的随机数是伪随机数，并且每次Matlab启动时生成的随机数序列都是相同的。

如果需要不同的随机数序列，可以使用`rng`函数设置随机数生成器的种子。

以上就是在Matlab中生成均匀分布随机数的几种常见方法。

根据需要的维度、范围及数量，可以选择合适的方法来生成所需的随机数。

matlab的随机矩阵MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具，在科学和工程领域非常受欢迎。

它具有丰富的数学函数库和图形处理功能，可以进行复杂的数值计算、数据分析和建模，帮助用户快速解决各种问题。

在MATLAB中，我们可以使用随机矩阵来模拟各种现实世界中的随机现象，并对其进行分析和处理。

随机矩阵是由随机数填充的矩阵，每个随机数都是独立和均匀分布的。

具体地说，MATLAB提供了几种生成随机矩阵的函数，如rand、randi和randn等。

这些函数可以生成具有指定大小和分布的随机矩阵。

下面我们来详细介绍一些常用的生成随机矩阵的函数和其应用。

1. rand函数rand函数可以生成一个具有在[0, 1)范围内均匀分布的随机数的矩阵。

它的基本语法如下：A = rand(m, n)其中，m和n分别表示生成的随机矩阵的行数和列数。

例如，我们可以生成一个3×3的随机矩阵：A = rand(3, 3)运行上述代码后，MATLAB会生成一个3×3的随机矩阵A，其元素是0到1之间的随机数。

rand函数在科学实验、模拟和概率分析等领域中经常使用。

例如，在蒙特卡洛方法中，我们可以使用rand函数生成大量的随机数来模拟真实环境中的不确定性，并用于统计估计和优化问题。

此外，rand函数还可以用于生成随机图像、随机噪声等。

2. randi函数randi函数可以生成一个具有特定范围和分布的随机整数矩阵。

它的基本语法如下：A = randi([min, max], m, n)其中，min和max表示生成随机整数的范围，m和n表示生成的随机矩阵的行数和列数。

例如，我们可以生成一个3×3的随机整数矩阵，范围为1到10：A = randi([1, 10], 3, 3)运行上述代码后，MATLAB会生成一个3×3的随机整数矩阵A，其元素是1到10之间的随机整数。

randi函数在密码学、模拟实验和随机算法等领域中经常使用。

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主要函数使用方法Matlab是一种强大的数值计算和科学计算软件，它提供了许多函数和工具，可以帮助用户进行各种数学和科学计算。

在本文中，我将介绍Matlab中一些常用的函数和它们的使用方法。

1. plot函数：用于绘制二维图形。

语法为plot(x, y)，其中x和y分别是要绘制的数据的向量。

可以使用不同的线条样式和颜色来自定义图形的外观。

2. imshow函数：用于显示图像。

语法为imshow(A)，其中A是要显示的图像矩阵。

可以使用colormap函数来自定义颜色映射。

3. imread函数：用于读取图像文件。

语法为A = imread(filename)，其中filename是要读取的图像文件的名称。

可以使用imwrite函数将图像保存为文件。

4. hist函数：用于绘制直方图。

语法为hist(x)，其中x是要绘制直方图的数据向量。

可以使用不同的参数来自定义直方图的外观。

5. sum函数：用于计算向量或矩阵的元素之和。

语法为s = sum(x)，其中x是要求和的向量或矩阵。

可以指定维度来求解其中一维度上的和。

6. mean函数：用于计算向量或矩阵的平均值。

语法为m = mean(x)，其中x是要计算平均值的向量或矩阵。

可以指定维度来求解其中一维度上的平均值。

7. max函数：用于找到向量或矩阵中的最大值。

语法为m = max(x)，其中x是要找到最大值的向量或矩阵。

可以指定维度来求解其中一维度上的最大值。

8. min函数：用于找到向量或矩阵中的最小值。

语法为m = min(x)，其中x是要找到最小值的向量或矩阵。

可以指定维度来求解其中一维度上的最小值。

9. rand函数：用于生成随机数。

语法为r = rand(n)，其中n是要生成的随机数的个数。

可以使用不同的参数来指定随机数的范围和分布。

10. linspace函数：用于生成等间距的向量。

语法为x =linspace(a, b, n)，其中a和b是向量的起始和结束值，n是向量的长度。