matlab 中normrnd(0,1,1 ,4)表示什么

时间: 2023-10-08 11:05:01 浏览: 117
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5_normrnd函数_频数直方图_

`normrnd(0,1,1,4)`是 MATLAB 中用于生成一个大小为 1x4 的正态分布随机数数组的函数。其中，0表示正态分布的均值，1表示正态分布的标准差，1x4表示生成的随机数数组的大小。因此，`normrnd(0,1,1,4)`将生成一个平均值为0，标准差为1，大小为1x4的正态分布随机数数组。
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解释w1 = normrnd(0,sqrt(Q(1)),[1,1]);

这是一行 MATLAB 代码，作用是生成一个服从均值为 0，标准差为 Q(1) 的正态分布随机数，并将其赋值给变量 w1。具体解释如下： - normrnd：是 MATLAB 提供的用于生成服从正态分布的随机数的函数。 - 0：表示均值为 0...

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这是一个MATLAB中的函数，用于生成符合正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。 具体来说，normrnd(0, 1)表示生成一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数。其中，0是正态分布的均值，1是正态分布的标准差。如果...

CloudDrp(1,i) = normrnd(Ex1,E_n1,1,1); CloudDrp(2,i) = exp(-(CloudDrp(1,i)-Ex1)^2/(2*E_n1^2)); CloudDrp(3,i) = normrnd(Ex2,E_n2,1,1); CloudDrp(4,i) = exp(-(CloudDrp(3,i)-Ex2)^2/(2*E_n2^2)); CloudDrp(5,i) = normrnd(Ex3,E_n3,1,1); CloudDrp(6,i) = exp(-(CloudDrp(5,i)-Ex3)^2/(2*E_n3^2)); CloudDrp(7,i) = normrnd(Ex4,E_n4,1,1); CloudDrp(8,i) = exp(-(CloudDrp(7,i)-Ex4)^2/(2*E_n4^2));

其中，CloudDrp 是一个 8 行 i 列的矩阵，第 1 行和第 3 行分别表示第 i 个云滴的 x 坐标和 y 坐标，第 2 行和第 4 行是对应的高斯分布函数值，第 5 行和第 7 行是第二个高斯分布的坐标，第 6 行和第 8 行是对应的...

n = 3; rho = 2.7 * 1e3;%这个变量表示材料的密度。 S = 0.1 * 0.01;%这个变量表示横截面积。 E = 7.2 * 1e10;%这个变量表示杨氏模量。 I = 0.1^3*0.01/12;% (i/4)^2 * A;惯性矩 L = 1; % 1/4;%单元的长度dt = 0.01; % 定义时间步长dt t = 0:dt:6; % 定义时间序列t，从0到6，步长为dt。 N = length(t); % 计算时间序列t的长度Nf = zeros(3*n,1); %初始化外部控制输入f为一个3n维的零向量。 f(end-2:end) = [0,5,5]; % 将f的最后三个元素设置为[0,5,5]。 f = f*sin(3 * pi*t);%将f乘以sin(3 * pi*t)，得到一个随时间变化的外部控制输入。w = normrnd(0,1e-8,6*n,1);%生成一个6n维的高斯白噪声w，均值为0，标准差为1e-8。 v = normrnd(0,5e-8,3*n,1);%生成一个3n维的高斯白噪声v，均值为0，标准差为5e-8。H = [eye(3*n),zeros(3*n)];%定义观测矩阵H，它是一个3n乘6n的矩阵，左边是一个3n阶单位矩阵，右边是一个全零矩阵。X = x00; %初始化X为x00。X表示估计值，与真实值x不同。 Ms = 200*eye(6*n); %初始化Ms为200倍的6n阶单位矩阵。Ms表示过程噪声协方差矩阵Q的估计值 Pb = 200*eye(3*n); %初始化Pb为200倍的3n阶单位矩阵。Pb表示测量噪声协方差矩阵R的估计值 F_jian(:,1) = [f(:,1)]; %初始化F_jian的第一列为f的第一列。F_jian表示外部控制输入f的估计值 m = 2 * 6 * n; %定义变量m，表示采样点数。 gamma = 0.7; %定义变量gamma，表示遗忘因子。以上为现有已知量，给出代码，分段输出

其中，n表示梁的自由度，rho表示材料的密度，S表示横截面积，E表示杨氏模量，I表示惯性矩，L表示单元的长度，dt表示时间步长，t表示时间序列，f表示外部控制输入，w表示过程噪声，v表示测量...

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一行行解释这段代码clc clear all %% 初始化 N = 3000;n = 3; z = zeros(1,N); theta1 = zeros(n, N); theta2 = zeros(n, N); fai = zeros(n, 1); P = zeros(1, N); Rk_1 = eye(n); for k = 4:N %% 迭代求解 theta0 = [-1.18 0.784 -0.456]'; fai = [-z(k-1) -z(k-2) -z(k-3)]'; z(k) = fai' * theta0 + 1.2*normrnd(0,1); %% 收敛因子 a1 = 15; b1 = 0.6; k1 = 60; k2 = 120; if k <= k1 rho = k/(a1*k1); elseif k > k2 rho = 1/(a1 + b1*(k - k2)); else rho = 1/a1; end %% 随机逼近法 P(:,k) = rho; theta1(:,k) = theta1(:,k-1) + rho * fai * (z(k) - fai'*theta1(:,k-1)); %% 随机牛顿法 Rk = Rk_1 + rho * (fai*fai' - Rk_1); theta2(:,k) = theta2(:,k-1) + rho * inv(Rk) * fai * (z(k) - fai'*theta2(:,k-1)); end disp("随机逼近法") disp(theta1(:,3000)) disp("随机牛顿法") disp(theta2(:,3000)) k = 1:N; figure plot(k,P);xlabel('k');ylabel('收敛因子'); figure subplot(3,1,1);plot(k,theta1(1,:),'-r');legend('a1');title('随机逼近辨识结果'); subplot(3,1,2);plot(k,theta1(2,:),'-b');legend('a2'); subplot(3,1,3);plot(k,theta1(3,:),'-g');legend('a3'); figure subplot(3,1,1);plot(k,theta2(1,:),'-r');legend('a1');title('随机牛顿辨识结果'); subplot(3,1,2);plot(k,theta2(2,:),'-b');legend('a2'); subplot(3,1,3);plot(k,theta2(3,:),'-g');legend('a3');

第一行代码 clc clear all 清除命令行窗口中的内容，并且清除 MATLAB 工作区中的所有变量。 接下来进行变量的初始化，其中 N 表示数据点的数目，n 表示要辨识的参数的数目。z 是存储测量得到的输出数据的...

data = normrnd（2 10^5，2 10^4，[1 K]）;计算他的平均值

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for i=1:n_load p_load(i,:)=normrnd(mu_load_p(i),sigma_load_p(i),1,m); q_load(i,:)=normrnd(mu_load_q(i),sigma_load_q(i),1,m); end

这段代码是使用 MATLAB 语言生成了 n_load 个负荷节点的有功功率和无功功率数据，并使用了正态分布来模拟每个节点在 m 次模拟中的功率变化情况。其中，mu_load_p 和 sigma_load_p 分别表示每个负荷节点的有功功率的...

解释代码：for i=1:n_load p_load(i,:)=normrnd(mu_load_p(i),sigma_load_p(i),1,m); q_load(i,:)=normrnd(mu_load_q(i),sigma_load_q(i),1,m); end

这段代码是使用 MATLAB 中的 normrnd 函数生成了每个负荷节点在 m 次模拟中的有功功率和无功功率数据。 具体来说，代码通过 for 循环遍历了每个负荷节点，使用 normrnd 函数生成了该节点在 m 次模拟中的有功功率和...

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