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）

1) randn(): 生成服从标准正态分布的随机数。无内部参数。使用例子：生成一个大小为 3x3 的标准正态分布随机矩阵。

randn(3)

运行结果：

ans =

   -0.9649   -0.1649    1.0883
   -0.0369   -1.1465    0.9312
   -1.0227    1.5192   -0.4029

2) rand(): 生成服从均匀分布的随机数。无内部参数。使用例子：生成一个大小为 1x5 的均匀分布随机向量。

rand(1, 5)

运行结果：

ans =

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

3) normrnd(): 生成服从正态分布的随机数。有两个内部参数，分别为均值 mu 和标准差 sigma。使用例子：生成一个均值为 2，标准差为 0.5 的正态分布随机数。

normrnd(2, 0.5)

运行结果：

ans = 
    1.7155

4) mean(): 计算向量或矩阵的平均值。有一个内部参数，为计算的维度 dim，默认为 1。使用例子：计算一个大小为 3x3 的矩阵每一列的平均值。

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
mean(A)

运行结果：

ans = 
    4.0000    5.0000    6.0000

5) var(): 计算向量或矩阵的方差。有一个内部参数，为计算的维度 dim，默认为 1。使用例子：计算一个大小为 3x3 的矩阵每一行的方差。

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
var(A, [], 2)

运行结果：

ans = 
    0.6667
    0.6667
    0.6667

6) xcorr(): 计算两个向量的互相关。有两个内部参数，分别为第一个向量 x 和第二个向量 y 的延迟范围 lags 和归一化类型 type，其中 lags 默认为 min(length(x),length(y))-1，type 默认为 'coeff'。使用例子：计算两个向量的互相关。

x = [1 2 3 4 5];
y = [2 4 6 8 10];
[c, lags] = xcorr(x, y);
stem(lags, c)

运行结果：


7) periodogram(): 计算信号的周期图。有两个内部参数，分别为信号 x 和采样频率 fs。使用例子：计算一个大小为 1x100 的正弦波信号的周期图。

Fs = 1000;
T = 1/Fs;
L = 100;
t = (0:L-1)*T;
S = sin(2*pi*50*t) + 0.5*sin(2*pi*120*t);
periodogram(S, [], [], Fs)

运行结果：


8) psd(): 计算信号的功率谱密度。有两个内部参数，分别为信号 x 和采样频率 fs。使用例子：计算一个大小为 1x100 的正弦波信号的功率谱密度。

Fs = 1000;
T = 1/Fs;
L = 100;
t = (0:L-1)*T;
S = sin(2*pi*50*t) + 0.5*sin(2*pi*120*t);
psd(S, [], [], Fs)

运行结果：