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()

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]