matlab生成100个在0到1之间均匀分布的随机数

在MATLAB中，可以使用rand函数生成0到1之间均匀分布的随机数。要生成100个这样的随机数，可以使用以下代码：

rand_nums = rand(1,100);
disp(rand_nums);

这里的rand函数会生成一个1x100的随机数矩阵，其中的每个元素都是0到1之间的随机数。disp函数用于将生成的随机数输出到控制台。您可以将其替换为其他适合您需要的输出方式。

相关问题

matlab均匀分布随机数

在MATLAB中，可以使用unifrnd函数生成均匀分布的随机数。unifrnd函数有三种调用方式：

1. unifrnd(a, b)：生成一个服从U(a, b)均匀分布的随机数。
例如，生成一个服从U(2,3)分布的随机数：
r = unifrnd(2,3)
结果可能为 2.9218。

2. unifrnd(a, b, n)：生成n个服从U(a, b)均匀分布的随机数，返回一个n行1列的列向量。
例如，生成4个服从U(2,3)分布的随机数：
r = unifrnd(2,3,4,1)
结果可能为 [2.8936; 2.0099; 2.6038; 2.7468。

3. unifrnd(a, b, n, m)：生成n*m阶矩阵服从U(a, b)分布的随机数。
例如，生成一个4*6的矩阵服从U(2,3)分布的随机数：
r = unifrnd(2,3,4,6)
结果可能为：
。

要注意的是，生成的随机数是在指定的区间(a, b)内均匀分布的。引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab三种方式生成均匀分布随机数调用格式](https://blog.csdn.net/m0_37149062/article/details/107878620)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [MATLAB 随机数](https://blog.csdn.net/m0_38059875/article/details/81210773)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

用matlab生成20个（0，1）均匀分布随机数，且随机处于（-0.5 0.5）之间，生成一个正弦信号，噪声作用于特定信号上，）并用限幅滤波法处理 并生成图片

好的，让我来帮你回答这个问题！以下是解决方案：

% 生成20个（0，1）均匀分布随机数，且随机处于（-0.5 0.5）之间
a = -0.5;
b = 0.5;
r = a + (b-a)*rand(20,1);

% 生成一个正弦信号
fs = 1000;                  % 采样频率为1000Hz
t = 0:1/fs:1-1/fs;          % 时域范围为0到1秒
f = 100;                    % 正弦波的频率为100Hz
y = sin(2*pi*f*t);          % 生成正弦波信号

% 为信号添加噪声
noise = 0.1*randn(size(y));	% 高斯噪声，均值为0，标准差为0.1
ys = y + noise;             % 加上噪声

% 用限幅滤波法处理信号
yf = ys;
for i=2:length(ys)-1
    if ys(i) > ys(i-1) && ys(i) > ys(i+1)
        yf(i) = ys(i);
    elseif ys(i) < ys(i-1) && ys(i) < ys(i+1)
        yf(i) = ys(i);
    end
end

% 画出原始信号、含噪声信号和处理后的信号图像
figure;
subplot(3,1,1)
plot(t,y);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');
grid on;

subplot(3,1,2)
plot(t,ys);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Signal with Noise');
grid on;

subplot(3,1,3)
plot(t,yf);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Processed Signal');
grid on;

执行上述代码后，会生成一张包含原始信号、含噪声信号和处理后的信号的图片，如下所示：