１、利用MATLAB生成30000个符合均匀分布的随机数，然后检验随机数的性质： （1） 均值和标准方差。 （2） 最大元素和最小元素。 （3） 大于0.5的随机数个数占总数的百分比。 要求：编写函数实现。

你可以使用MATLAB内置的`rand`函数来生成均匀分布的随机数，然后通过一些统计函数来计算所需的属性。下面是一个简单的示例，展示如何编写函数来完成这个任务：

function [mean_val, std_dev, max_min, pct_above_half] = analyze_random_numbers(n)
    % 生成30000个均匀分布的随机数
    random_numbers = rand(1, n);
    
    % 计算均值和标准方差
    mean_val = mean(random_numbers);
    std_dev = std(random_numbers);

    % 找出最大和最小元素
    [max_element, min_element] = min(max(random_numbers));

    % 计算大于0.5的随机数比例并转换为百分比
    above_half = sum(random_numbers > 0.5);
    pct_above_half = above_half / n * 100;

    % 返回结果
    disp(['均值: ', num2str(mean_val)]);
    disp(['标准方差: ', num2str(std_dev)]);
    disp(['最大元素: ', num2str(max_element), ', 最小元素: ', num2str(min_element)]);
    disp(['大于0.5的随机数占比: ', num2str(pct_above_half), '%']);
end

% 调用函数并分析随机数
analyze_random_numbers(30000);

在这个函数中，我们首先生成n个随机数，然后分别计算其均值、标准差、最大和最小值，以及大于0.5的随机数所占的比例。请注意，在实际使用时，你需要将`analyze_random_numbers(30000)`这部分替换为你需要的随机数数量。