在MATLAB中如何创建一个自定义的高斯分布随机信号？

在MATLAB中，你可以使用内置函数`randn`来生成标准正态分布的随机数，然后通过加权和移动平均的方式来模拟自定义高斯分布。以下是一个简单的步骤：

1. **确定均值（mean）**：首先确定你想要的高斯分布的中心位置，这将是随机信号的期望值。

2. **确定标准差（standard deviation）**：这是描述随机变量分散程度的量。标准差越大，分布越宽；反之则越窄。

3. **创建正态分布**：使用`normrnd(mean, std)`函数，其中第一个参数是均值，第二个参数是标准差。例如，`x = normrnd(mean, std, [length, 1])`将生成一个长度为`length`的一维向量，其元素服从高斯分布。

4. **调整分布**：如果需要其他形状的高斯分布，可以对生成的随机信号进行线性变换。比如，如果你希望偏移分布或者改变其形状，可以使用`y = a * x + b`，其中a和b分别是偏置和拉伸因子。

5. **可视化**：如果你想查看生成的高斯分布，可以使用`histogram`或`plot`函数来绘制它的直方图或概率密度函数（PDF）。

% 示例
mean_val = 0; % 均值
std_dev = 1; % 标准差
length_signal = 1000; % 随机信号长度

% 创建随机信号
x = normrnd(mean_val, std_dev, [length_signal, 1]);

% 可视化
figure;
histogram(x, 'Normalization', 'probability');
xlabel('数值');
ylabel('概率密度');
title(sprintf('自定义高斯分布 (μ=%f, σ=%f)', mean_val, std_dev));