服从均值为0的复高斯分布的matlab仿真代码

以下是服从均值为0的复高斯分布的 MATLAB 仿真代码：

% 设置参数
N = 1000; % 生成的样本数
sigma = 1; % 标准差

% 生成服从均值为0的实部和虚部的高斯分布的随机数
real_part = randn(N,1) .* sigma;
imag_part = randn(N,1) .* sigma;

% 组合成复数
complex_samples = complex(real_part, imag_part);

% 绘制直方图
histogram(complex_samples)

% 计算均值和方差
mean_value = mean(complex_samples);
variance = var(complex_samples);

disp(['均值为：', num2str(mean_value)]);
disp(['方差为：', num2str(variance)]);

解释如下：

1. 首先，我们设置参数 `N` 和 `sigma`，分别表示生成样本的数量和标准差。

2. 然后，使用 `randn` 函数生成服从均值为0的标准高斯分布的随机数，即实部和虚部的随机数。

3. 接着，使用 `complex` 函数将实部和虚部组合成复数。

4. 使用 `histogram` 函数绘制复数的直方图。

5. 最后，计算复数的均值和方差，并输出结果。

希望对你有所帮助！

相关问题

服从复高斯分布的matlab仿真代码

以下是服从复高斯分布的 Matlab 仿真代码：

% 设置仿真参数
N = 1000; % 仿真数据个数
mu = 1; % 均值
sigma = 2; % 标准差
rho = 0.5; % 相关系数

% 生成服从标准正态分布的随机数
Z1 = randn(N, 1);
Z2 = randn(N, 1);

% 计算服从复高斯分布的随机数
X1 = mu + sigma * (rho * Z1 + sqrt(1 - rho^2) * Z2);
X2 = mu + sigma * (rho * Z1 - sqrt(1 - rho^2) * Z2);

% 绘制直方图
figure;
histogram(X1, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
histogram(X2, 'Normalization', 'pdf');
xlabel('随机变量值');
ylabel('频率');
legend('X1', 'X2');

其中，`N` 为仿真数据个数，`mu` 和 `sigma` 分别为复高斯分布的均值和标准差，`rho` 为两个标准正态分布随机数之间的相关系数。`Z1` 和 `Z2` 分别为服从标准正态分布的随机数，`X1` 和 `X2` 分别为服从复高斯分布的随机数。最后，通过绘制直方图来观察复高斯分布的分布情况。

怎么使用matlab仿真一条截面高斯分布的激光条纹

使用matlab仿真一条截面高斯分布的激光条纹，可以按照以下步骤进行：

1. 定义高斯分布函数，设其均值为0，标准差为1，代码如下：

x = linspace(-5, 5, 1000);
y = exp(-x.^2/2)/sqrt(2*pi); % 高斯函数

2. 定义激光条纹函数，可以将高斯分布函数沿着某个方向上进行平移、旋转、缩放等变换，代码如下：

A = 1; % 振幅
theta = pi/4; % 方向角度
sigma_x = 1; % x方向标准差
sigma_y = 5; % y方向标准差
x0 = 0; % x方向平移
y0 = 0; % y方向平移

x_rot = x*cos(theta) - y*sin(theta); % 旋转
y_rot = x*sin(theta) + y*cos(theta);
x_scale = x_rot/sigma_x; % 缩放
y_scale = y_rot/sigma_y;
xy_shift = [x_scale; y_scale]' + repmat([x0, y0], length(x), 1); % 平移

I = A*exp(-sum(xy_shift.^2, 2)/2); % 激光条纹强度

3. 绘制激光条纹图像，代码如下：

plot(x, I);
xlabel('x');
ylabel('Intensity');

绘制出来的图像即为一条截面高斯分布的激光条纹。可以根据需要修改参数来调整激光条纹的形状。