Matlab使用 lhsdesign 或者 lhsnorm 函数来自行生成拉丁超立方样本的代码

Matlab提供了一些函数来生成拉丁超立方样本（Latin Hypercube Samples, LHS），这些样本用于统计模拟和实验设计。`lhsdesign`和`lhsnorm`是Matlab中用于生成拉丁超立方设计的函数，但是在较新版本的Matlab中，`lhsdesign`已经不推荐使用了，而是推荐使用`random`函数与`lhs`类型，以及`random`函数与`haltonset`或`sobolset`对象的组合来生成LHS样本。

以下是一个使用Matlab生成拉丁超立方样本的示例代码：

% 假设我们需要生成一个有5个样本，每个样本有2个变量的拉丁超立方样本
nvars = 2; % 变量的数量
nsamples = 5; % 样本的数量

% 使用random函数与lhs类型生成LHS样本
lhs_samples = random(lhs(nsamples, nvars));

% 查看生成的样本
disp(lhs_samples);

% 如果你使用的是旧版本的Matlab，可能需要使用lhsdesign函数
% lhs_samples = lhsdesign(nsamples, nvars);

对于`lhsnorm`函数，它通常用于生成正态分布的拉丁超立方样本。这里是一个使用`lhsnorm`函数的示例代码：

% 假设我们需要生成一个有5个样本，每个样本有2个变量的正态分布拉丁超立方样本
nvars = 2;
nsamples = 5;

% 生成均值和标准差向量
mean_vec = [0, 0]; % 均值
std_vec = [1, 1]; % 标准差

% 使用lhsnorm函数生成正态分布的LHS样本
lhs_samples_norm = lhsnorm(nsamples, nvars, mean_vec, std_vec);

% 查看生成的样本
disp(lhs_samples_norm);

% 注意：lhsnorm函数可能仅在某些版本的Matlab中可用

请注意，`lhs`和`lhsnorm`的用法可能会随着Matlab版本的更新而发生变化，建议查阅最新的Matlab官方文档来获取准确的使用方法。