服从复高斯分布的matlab仿真代码
时间: 2023-06-17 13:03:24 浏览: 116
以下是服从复高斯分布的 Matlab 仿真代码:
```matlab
% 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。
相关问题
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:
```matlab
% 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!
matlab仿真实现高斯白噪声
高斯白噪声是指在时间上独立,各个时刻响应的概率分布都是高斯分布,且相互独立的随机信号,是一种常见的信号模型。MATLAB在仿真高斯白噪声时,可以使用randn函数生成一组满足高斯分布的随机数。
在MATLAB中,伪随机数生成器randn可以直接生成服从标准正态分布的随机数,从而实现高斯白噪声的仿真。例如,以下代码将生成一个采样频率为fs的时长为T的高斯白噪声信号:
1.设置参数
fs=1000; %采样率1000Hz
T=2; %信号时长2s
2.生成高斯白噪声信号
N = T*fs; %信号的样本数
t = (0:N-1)/fs; %时间轴
y = randn(N,1); %生成随机数
plot(t,y);
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');
可以看到,随机生成的信号具有随机性,各个时刻的响应符合高斯分布。如果需要生成不同均值和方差的高斯白噪声信号,可以通过对randn函数生成的随机数进行线性变换实现。例如,以下代码将生成均值为mu,方差为sigma^2的高斯白噪声信号:
mu=0; %均值为0
sigma=2; %方差为2
y=mu+sigma*randn(N,1); %线性变换
plot(t,y);
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');
以上就是关于MATLAB仿真实现高斯白噪声的简要介绍。