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基于MATLAB的随机信号及其参数建模分析.pdf

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随机信号基础

Binornd 函数示例：

>> R=binornd(10,0.5)

R =

>> R=binornd(10,0.5,1,6)

R =

3 5 7 4

>> R=binornd(10,0.5,[1,10])

R =

5 8 3 5

>> R=binornd(10,0.5,[2,3])

R =

4 9 7

5 6 5

>> n=10:10:60;

>> r1=binornd(n,1./n)

r1 =

0 0 0 2

>> r2=binornd(n,1./n,[1 6])

r2 =

1 3 0 1

Normrnd 函数示例：

>> n1=normrnd(1:6,1./(1:6))

8 2

7 5

1 1

2 0

3 6 5 2

n1 =

0.5674 1.1672 3.0418 4.0719 4.7707 6.1985

>> n2=normrnd(0,1,[1,5])

n2 =

1.1892 -0.0376 0.3273 0.1746 -0.1867

>> n3=normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3)

n3 =

1.0726 2.2183 3.0114

3.9412 4.9864 6.1067

>> R=normrnd(10,0.5,[2 3])

R =

10.0296 9.5838 9.3319

9.9522 10.1472 10.3572

产生 15（3 行 5 列）个均值为 2、标准差为 5 的正态分布随机数：

>> y=random('norm',2,0.5,3,5)

y =

2.8118 2.6270 2.2856 2.4078 2.3343

1.6541 1.2031 1.8001 2.3560 2.5954

2.4290 1.2795 2.3450 2.6451 1.3988

计算正态分布 N（0，1）的随机变量 X 在点 0.6578 的密度函数值：

>> pdf('norm',0.6578,0,1)

ans =

0.3213

计算自由度为 8 卡方分布，在点 2.18 处的密度函数值：

>> pdf('chi2',2.18,8)

ans =

0.0363

绘制卡方分布密度函数在自由度分别为 2、6、16 时的图像：

>> x=0:0.1:30;

>> y1=chi2pdf(x,2);

>> plot(x,y1,'-.');

>> hold on;

>> y2=chi2pdf(x,6);

>> plot(x,y2,'*');

>> y3=chi2pdf(x,16);

>> plot(x,y3);

>> axis([0 30 0 0.2]);

二项分布示例：

>> x=0:10;

>> y=binopdf(x,10,0.5);

>> plot(x,y,'o');

卡方分布示例：

>> x=0:0.2:15;

>> y=chi2pdf(x,4);

>> plot(x,y,'+');

非中心卡方分布图示例：

>> x=(0:0.1:10)';

>> y1=ncx2pdf(x,4,2);

>> y=chi2pdf(x,4);

>> plot(x,y,':',x,y1,'-');

指数分布示例：

>> x=0:0.1:10;

>> y=exppdf(x,2);

>> plot(x,y,'--');

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