matlab 生成高斯分布

在 MATLAB 中生成高斯分布可以使用 normrnd 函数，该函数生成指定均值和标准差的正态分布随机数。

具体使用方法如下：

mu = 0; % 高斯分布的均值
sigma = 1; % 高斯分布的标准差
data = normrnd(mu,sigma,[m,n]); % 生成m行n列的高斯分布随机数

其中，mu 表示高斯分布的均值，sigma 表示高斯分布的标准差，m 和 n 分别表示生成随机数的行数和列数。

例如，要生成均值为 0，标准差为 1 的 10 行 20 列的高斯分布随机数，可以使用以下代码：

mu = 0;
sigma = 1;
data = normrnd(mu,sigma,[10,20]);

相关问题

matlab生成高斯分布

在Matlab中，可以使用函数`randn`来生成高斯分布。`randn`函数的参数指定了生成的随机数的数量和均值、标准差。下面是一个示例代码：

% 生成100个均值为0，标准差为1的高斯分布随机数
mu = 0;
sigma = 1;
num_samples = 100;
samples = mu + sigma * randn(num_samples, 1);

上述代码将生成一个包含100个随机数的向量`samples`，这些随机数服从均值为0，标准差为1的高斯分布。

matlab生成高斯分布随机数

在MATLAB中，可以使用`randn`函数生成服从标准正态分布（高斯分布）的随机数。该函数返回一个具有指定大小的矩阵，其中的元素是独立同分布的标准正态随机变量。

以下是使用`randn`函数生成高斯分布随机数的示例代码：

% 生成一个1x100的高斯分布随机数向量
random_numbers = randn(1, 100);

% 生成一个3x3的高斯分布随机数矩阵
random_matrix = randn(3, 3);

上述代码中，`randn`函数的第一个参数表示生成随机数的行数，第二个参数表示生成随机数的列数。通过调整这两个参数，可以生成不同大小的高斯分布随机数向量或矩阵。