用MATLAB中的randn函数产生sigma值为0.03度/小时,采样率1000Hz,长度为3600秒的角速度随机时间序列作为原始白噪声
时间: 2024-03-27 08:36:17 浏览: 28
可以使用MATLAB中的`randn`函数产生正态分布的随机数,然后乘以标准差得到指定方差的随机数。根据题目要求,可以使用以下代码生成长度为`3600*1000=3600000`的随机时间序列:
```matlab
sigma = 0.03; % 单位:度/小时
fs = 1000; % 采样率:1000Hz
t = 0:1/fs:3600-1/fs; % 时间序列,长度为3600秒
wgn_signal = sigma * sqrt(fs) * randn(size(t)); % 产生原始白噪声
```
其中,`sqrt(fs)`是为了将标准差从每小时0.03度转换为每秒`0.03/sqrt(fs)`度。生成的随机时间序列保存在变量`wgn_signal`中。
相关问题
利用Matlab产生长度为 1000 数学期望为 5,方差为 10 的高斯随机序列,并根据该序列值画出其概率密度曲线。(不使用 pdf 函数)
下面是在 Matlab 中产生长度为 1000 数学期望为 5,方差为 10 的高斯随机序列,并根据该序列值画出其概率密度曲线的代码:
```matlab
mu = 5;
sigma = sqrt(10);
x = mu + sigma * randn(1, 1000);
% 绘制概率密度曲线
histogram(x, 50, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
% 计算并绘制拟合曲线
xx = linspace(min(x), max(x), 1000);
yy = 1/(sigma * sqrt(2 * pi)) * exp( - (xx - mu).^2 / (2 * sigma^2));
plot(xx, yy, 'r--', 'LineWidth', 2);
% 添加标签和标题
xlabel('x');
ylabel('Probability density');
title('Gaussian distribution');
% 显示图形
hold off;
```
上述代码中,我们使用了 `randn()` 函数产生了一个长度为 1000,数学期望为 5,方差为 10 的高斯随机序列 `x`。然后,使用 `histogram()` 函数绘制了该序列的概率密度曲线。最后,我们通过手动计算正态分布概率密度函数的方式,绘制了一条拟合曲线。运行上述代码,即可得到该高斯随机序列的概率密度曲线图。
matlab 产生高斯随机粗糙面的函数 输入变量为点数 长度 相关长度 均方根高度
MATLAB中可以使用函数surf函数和randn函数产生高斯随机粗糙面。
首先定义一个网格坐标矩阵[X,Y],然后使用randn函数生成在每个格点处的高斯随机噪声,最后使用meshgrid函数生成可视化的网格。
具体代码如下:
function [Z] = gaussian_roughness(n, L, l_c, h_rms)
% n: 点数
% L: 长度
% l_c: 相关长度
% h_rms: 均方根高度
% Z: 生成的高斯随机粗糙面矩阵
[x, y] = meshgrid(linspace(0, L, n), linspace(0, L, n));
z_v = randn(n,n);
for k1 = 1:n
for k2 = 1:n
z_v(k1,k2) = z_v(k1,k2).*exp(-(k1^2 + k2^2)^0.5*l_c/L); % 加入相关性
end
end
z_v = z_v/sqrt(sum(z_v(:).^2))/sqrt(2); % 归一化
Z = h_rms*z_v.*sqrt(n*L^2/(n-1));
surf(x,y,Z)
end
该函数的输出是一个高斯随机粗糙面的矩阵Z,并绘制了对应的三维图像。在生成高斯随机噪声时,每个格点处的数值是一个服从均值为0、标准差为1的高斯分布的随机数。然后加入相关性,使其成为拥有相应相关长度的高斯随机噪声。最后通过归一化和均方根高度调整幅值,生成最终的高斯随机粗糙面。
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