matlab产生复高斯分布

要在MATLAB中产生复高斯分布，可以使用randn函数生成实部和虚部均为标准正态分布的随机数，然后将其组合成复数。以下是一个示例代码：

N = 1000; % 随机数的数量
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差

real_part = sigma * randn(N, 1) + mu; % 实部
imag_part = sigma * randn(N, 1) + mu; % 虚部

complex_numbers = complex(real_part, imag_part); % 复数

% 绘制复高斯分布的实部和虚部的直方图
figure;
subplot(2, 1, 1);
histogram(real(complex_numbers), 'Normalization', 'probability');
title('Real Part');
subplot(2, 1, 2);
histogram(imag(complex_numbers), 'Normalization', 'probability');
title('Imaginary Part');

相关问题

matlab复高斯分布

在Matlab中，可以使用randn函数来生成服从复高斯分布的随机数。该函数可以生成均值为0，方差为1的复高斯分布随机数或矩阵。

以下是一个示例代码，演示如何生成服从复高斯分布的随机数：

% 生成一个复高斯分布的随机数
z = randn() + 1i * randn();
disp(z);

% 生成一个复高斯分布的随机矩阵
n = 3; % 矩阵的大小
m = 4;
Z = randn(n, m) + 1i * randn(n, m);
disp(Z);

运行上述代码，将会生成一个复高斯分布的随机数和一个复高斯分布的随机矩阵。

matlab 复高斯分布表示

在MATLAB中，复高斯分布通常用于描述实数变量和复数变量之间的联合概率分布，其中包含两个独立的正态分布部分，分别对应于实部和虚部。这种分布的数学形式可以写作：

f(x, y) = \frac{1}{2\pi\sigma_x\sigma_y} e^{-\frac{(x-\mu_x)^2}{2\sigma_x^2} - \frac{(y-\mu_y)^2}{2\sigma_y^2}} \quad \text{where} \quad x, y \in \mathbb{R}, \; \mu_x, \mu_y, \sigma_x, \sigma_y \in \mathbb{R}

在这个公式中，`x` 和 `y` 分别代表实部和虚部，`\(\mu_x\)` 和 `\(\mu_y\)` 是均值，`\(\sigma_x\)` 和 `\(\sigma_y\)` 是对应的方差。在MATLAB中，你可以通过`mvnrnd`函数来生成随机样本，该函数接受四个参数，分别对应这两个均值和这两个方差。

例如，如果你想要生成一个复高斯分布的随机向量 `(X,Y)`，可以这样做：

mu = [real_part_mean; imag_part_mean];
sigma = [real_part_var; imag_part_var];
[re, im] = mvnrnd(mu, sigma);

在这里，`re` 表示实部，`im` 表示虚部。