N(6,1)高斯随机分布MATLAB代码

可以使用MATLAB中的函数normrnd来生成N(6,1)高斯随机分布的样本。

具体代码如下：

mu = 6; % 均值为6
sigma = 1; % 标准差为1
sample_size = 100; % 样本大小为100

% 生成N(6,1)高斯随机分布的样本
sample = normrnd(mu, sigma, sample_size, 1);

其中，mu为高斯分布的均值，sigma为标准差，sample_size为样本大小，sample为生成的样本。

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N(6,3)高斯随机分布MATLAB代码

以下是MATLAB代码实现N(6,3)高斯随机分布的生成：

mu = 6;  % 均值
sigma = 3;  % 标准差
rng('default');  % 设置随机数种子
r = mu + sigma*randn(1,1000);  % 生成1000个随机数
histogram(r);  % 绘制直方图

其中，`mu`和`sigma`分别为均值和标准差，`rng('default')`用于设置随机数种子，保证每次运行生成的随机数序列相同，`randn()`函数用于生成标准正态分布随机数，乘以标准差并加上均值即可得到N(6,3)高斯分布随机数。最后，使用`histogram()`函数可以绘制生成的随机数的直方图。

N(10,3)高斯随机分布MATLAB代码

可以使用MATLAB中的normrnd函数来生成N(10,3)的高斯随机分布。

具体代码如下：

mu = 10; % 均值
sigma = 3; % 标准差
rng('default'); % 设置随机数种子
data = normrnd(mu,sigma,[1,100]); % 生成100个样本

其中，mu表示均值，sigma表示标准差，rng('default')用于设置随机数种子，data表示生成的样本数据，[1,100]表示生成1行100列的数据。