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。