用matlab产生五种确知信号和三种随机信号，并绘制信号分析其信号特性，给出相应的matlab代码

在MATLAB中，我们可以生成各种类型的信号来进行分析。以下是生成五种确定性信号（如正弦波、方波等）和三种随机信号（例如白噪声、高斯分布等）以及绘制它们的示例代码：

首先，我们需要导入必要的库并设置信号长度：

% 设置信号长度
N = 1000; % 你可以根据需要调整这个数值

% 初始化图形窗口
figure;

**确定性信号**

1. 正弦波信号：

% 正弦波
t = linspace(0, 2*pi, N);
sin_signal = sin(t); % 0到2π的周期正弦波
plot(t, sin_signal, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Sine Wave');

2. 方波信号：

% 方波
square_signal = square(2*t - pi); % 0.5周期方波
hold on;
plot(t, square_signal, 'r', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Square Wave');

3. 三角波信号：

% 三角波
tri_wave = (t >= 0) & (t < pi); % 半周期三角波
plot(t, tri_wave, 'g', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Triangle Wave');

4. 抛物线信号：

% 抛物线
parabola_signal = t.^2; % 非周期抛物线
plot(t, parabola_signal, 'b', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Parabolic Signal');

5. 矩形脉冲信号：

% 矩形脉冲
rect_pulse = rectpulse(t, 0.5); % 宽度为0.5的矩形脉冲
plot(t, rect_pulse, 'm', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Rectangular Pulse');

**随机信号**

1. 白噪声：

% 白噪声，假设是均匀分布
white_noise = randn(N, 1); % 使用randn生成标准正态分布
plot(t, white_noise, 'k:', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'White Noise');

2. 高斯随机信号：

% 高斯随机信号，指定均值和标准差
gaussian_signal = normrnd(0, 1, N, 1); % 均值0，标准差1的高斯分布
plot(t, gaussian_signal, 'c--', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Gaussian Signal');

最后，添加标题、轴标签和图例，然后显示信号：

title('Signal Analysis');
xlabel('Time');
ylabel('Amplitude');
legend('show');

完成以上操作后，信号分析就完成了。