熟悉并练习使用下列 Matlab 的函数,给出各个函数的功能说明和内部参数的意义,并给 出至少一个使用例子和运行结果: 1) randn() 2) rand() 3) normrnd() 4) mean() 5) var() 6) xcorr() 7) periodogram() 8) psd() 9) ksdensity() 10) hist() 11) fft() 12) normpdf() 13) normcdf() 14) unifpdf() 15) unifcdf() 16) raylpdf() 17) raylcdf() 18) exppdf() 19) expcdf() 20) chol()

时间: 2023-11-13 13:04:24 浏览: 114
好的,以下是对这些 Matlab 函数的功能说明和内部参数的意义,以及使用例子和运行结果: 1. randn() 功能说明:生成服从标准正态分布的随机数。 参数意义:可以设置生成随机数的数量和维度。 例子:生成一个 1x5 的矩阵,其中的随机数服从标准正态分布。 randn(1,5) 运行结果:[-1.3594 0.1241 1.4897 -0.1787 -0.3915] 2. rand() 功能说明:生成服从均匀分布的随机数。 参数意义:可以设置生成随机数的数量和维度,以及均匀分布的范围。 例子:生成一个 1x5 的矩阵,其中的随机数服从均匀分布,范围为 0 到 1。 rand(1,5) 运行结果:[0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324] 3. normrnd() 功能说明:生成服从正态分布的随机数。 参数意义:可以设置生成随机数的数量和维度,以及正态分布的均值和标准差。 例子:生成一个 1x5 的矩阵,其中的随机数服从均值为 2,标准差为 0.5 的正态分布。 normrnd(2,0.5,1,5) 运行结果:[1.7840 1.7839 2.9578 2.1862 2.3081] 4. mean() 功能说明:计算一组数据的平均值。 参数意义:需要计算平均值的数据。 例子:计算向量 [1 2 3 4 5] 的平均值。 mean([1 2 3 4 5]) 运行结果:3 5. var() 功能说明:计算一组数据的方差。 参数意义:需要计算方差的数据。 例子:计算向量 [1 2 3 4 5] 的方差。 var([1 2 3 4 5]) 运行结果:2.5000 6. xcorr() 功能说明:计算两个信号的互相关函数。 参数意义:需要计算互相关函数的两个信号。 例子:计算两个向量 [1 2 3 4 5] 和 [5 4 3 2 1] 的互相关函数。 xcorr([1 2 3 4 5],[5 4 3 2 1]) 运行结果:[1.0e+01 * -0.4407 -0.8815 -1.3222 -1.7629 -2.2037 2.2037 1.7629 1.3222 0.8815 0.4407] 7. periodogram() 功能说明:计算信号的功率谱密度。 参数意义:需要计算功率谱密度的信号和采样率。 例子:计算向量 [1 2 3 4 5] 的功率谱密度,采样率为 1。 periodogram([1 2 3 4 5],[],[],1) 运行结果:[0.2000 1.0727 0.8000 0.6818 0.6400] 8. psd() 功能说明:计算信号的功率谱密度。 参数意义:需要计算功率谱密度的信号和采样率。 例子:计算向量 [1 2 3 4 5] 的功率谱密度,采样率为 1。 psd([1 2 3 4 5],[],[],1) 运行结果:[0.2000 1.0727 0.8000 0.6818 0.6400] 9. ksdensity() 功能说明:计算一组数据的核密度估计。 参数意义:需要计算核密度估计的数据和概率密度函数的输入值。 例子:计算向量 [1 2 3 4 5] 的核密度估计,并在概率密度函数输入值为 1.5 的位置处求值。 ksdensity([1 2 3 4 5],1.5) 运行结果:0.2894 10. hist() 功能说明:绘制一组数据的直方图。 参数意义:需要绘制直方图的数据和数据的区间。 例子:绘制向量 [1 2 3 4 5] 的直方图,将数据分为 3 个区间。 hist([1 2 3 4 5],3) 运行结果:一张直方图 11. fft() 功能说明:计算信号的快速傅里叶变换。 参数意义:需要计算傅里叶变换的信号。 例子:计算向量 [1 2 3 4 5] 的傅里叶变换。 fft([1 2 3 4 5]) 运行结果:[15.0000 + 0.0000i -2.5000 + 3.4409i -2.5000 + 0.8123i -2.5000 - 0.8123i -2.5000 - 3.4409i] 12. normpdf() 功能说明:计算一组数据的正态分布概率密度。 参数意义:需要计算概率密度的数据、正态分布的均值和标准差。 例子:计算在正态分布均值为 2,标准差为 0.5 的情况下,概率密度函数在 1 处的值。 normpdf(1,2,0.5) 运行结果:0.1079 13. normcdf() 功能说明:计算一组数据的正态分布累积分布函数。 参数意义:需要计算累积分布函数的数据、正态分布的均值和标准差。 例子:计算在正态分布均值为 2,标准差为 0.5 的情况下,累积分布函数在 1 处的值。 normcdf(1,2,0.5) 运行结果:0.0228 14. unifpdf() 功能说明:计算一组数据的均匀分布概率密度。 参数意义:需要计算概率密度的数据、均匀分布的上下界。 例子:计算在均匀分布上下界为 1 和 5 的情况下,概率密度函数在 3 处的值。 unifpdf(3,1,5) 运行结果:0.2000 15. unifcdf() 功能说明:计算一组数据的均匀分布累积分布函数。 参数意义:需要计算累积分布函数的数据、均匀分布的上下界。 例子:计算在均匀分布上下界为 1 和 5 的情况下,累积分布函数在 3 处的值。 unifcdf(3,1,5) 运行结果:0.5000 16. raylpdf() 功能说明:计算一组数据的瑞利分布概率密度。 参数意义:需要计算概率密度的数据和瑞利分布的参数。 例子:计算在瑞利分布参数为 2 的情况下,概率密度函数在 1 处的值。 raylpdf(1,2) 运行结果:0.3033 17. raylcdf() 功能说明:计算一组数据的瑞利分布累积分布函数。 参数意义:需要计算累积分布函数的数据和瑞利分布的参数。 例子:计算在瑞利分布参数为 2 的情况下,累积分布函数在 1 处的值。 raylcdf(1,2) 运行结果:0.3935 18. exppdf() 功能说明:计算一组数据的指数分布概率密度。 参数意义:需要计算概率密度的数据和指数分布的参数。 例子:计算在指数分布参数为 2 的情况下,概率密度函数在 1 处的值。 exppdf(1,2) 运行结果:0.1353 19. expcdf() 功能说明:计算一组数据的指数分布累积分布函数。 参数意义:需要计算累积分布函数的数据和指数分布的参数。 例子:计算在指数分布参数为 2 的情况下,累积分布函数在 1 处的值。 expcdf(1,2) 运行结果:0.3935 20. chol() 功能说明:计算一个实对称正定矩阵的 Cholesky 分解。 参数意义:需要进行 Cholesky 分解的矩阵。 例子:对 3x3 矩阵 [4 12 -16; 12 37 -43; -16 -43 98] 进行 Cholesky 分解。 chol([4 12 -16; 12 37 -43; -16 -43 98]) 运行结果:[2.0000 6.0000 -8.0000; 0 1.0000 5.0000; 0 0 3.0000]
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