在MATLAB中如何生成符合高斯分布和均匀分布的热噪声序列，并将其应用于雷达信号处理的仿真中？请提供示例代码。

在雷达信号处理的仿真中，准确生成和应用热噪声序列是至关重要的。MATLAB提供了强大的随机数生成函数，可以帮助我们模拟这些噪声。对于高斯分布噪声，我们可以使用randn函数。例如，要生成一个长度为N的高斯分布噪声序列，可以使用以下代码：N = 1000; noise_gaussian = randn(N, 1); 这段代码会生成一个包含N个元素的标准高斯分布随机数列，均值为0，方差为1。如果需要调整噪声序列的均值和方差，可以对生成的噪声序列进行缩放和平移，如：mu = 0; sigma = 1; noise_scaled = mu + sigma * noise_gaussian; 此时，noise_scaled就是一个均值为mu，标准差为sigma的高斯噪声序列。对于均匀分布噪声，我们可以使用rand函数。例如，要生成一个在[a, b]区间内的均匀分布噪声序列，可以使用：a = 0; b = 1; noise_uniform = a + (b-a) * rand(N, 1); 这样就会得到一个长度为N，均匀分布在[a, b]区间内的噪声序列。在雷达信号处理的仿真中，这些噪声序列可以作为输入信号的一部分，用于测试和验证信号处理算法对噪声的鲁棒性。为了深入理解和掌握雷达信号处理仿真中噪声和杂波的生成，以及如何将其应用于仿真设计中，推荐阅读《MATLAB雷达信号仿真中的噪声与杂波生成》。这份资料详细介绍了不同噪声模型的生成方法，以及如何在MATLAB中实现它们，为雷达系统仿真提供了重要的理论和实践指导。

参考资源链接：[MATLAB雷达信号仿真中的噪声与杂波生成](https://wenku.csdn.net/doc/3a5digof9u?spm=1055.2569.3001.10343)