以x为中心x-a和x+a为边界用MATLAB生成均匀分布

要在以x为中心，x-a和x+a为边界的区间内生成均匀分布的随机数，可以利用MATLAB的均匀分布函数`unifrnd()`以及一些简单的数学运算。

以下是一个示例代码：

x = 8;   % 中心点
a = 2;   % 边界范围

lower_bound = x - a;
upper_bound = x + a;

m = 3;   % 行数
n = 2;   % 列数

X = unifrnd(lower_bound, upper_bound, m, n);

disp(X)

在这个示例中，我们假设中心点为8，边界范围为2。然后使用`unifrnd()`函数生成一个大小为3-by-2的矩阵`X`，其中的元素都是在以8为中心，6和10为边界的区间内均匀分布的随机数。

你可以根据需要修改中心点`x`和边界范围`a`，以及生成随机数矩阵的大小和其他参数。

相关问题

matlab均匀分布取样

MATLAB 中的均匀分布取样通常涉及到从均匀分布中生成随机数的过程。均匀分布是一种概率分布，其中所有可能的结果发生的可能性相等。

在 MATLAB 中，你可以利用 `rand()` 函数来生成 [0,1] 区间内的均匀分布随机数。如果你需要在其他区间 (a,b) 内生成均匀分布的随机数，则可以使用如下的步骤：

1. **生成单位区间内的随机数**：`U = rand(n);`
这里 `n` 可以是一个标量、向量或矩阵大小的输入值，表示你需要多少个随机数。

2. **转换到目标区间**：将生成的随机数通过线性变换转换到你想得到的目标区间 (a, b)，公式为：

   X = a + (b - a) * U;

其中 `X` 将会是你想要的结果，也就是分布在 (a, b) 区间的均匀分布随机数。

举个例子，假设你想在一个区间 (-5, 5) 内生成 10 个均匀分布的随机数，可以这样操作：

% 设置区间边界
a = -5; % 下限
b = 5;  % 上限

% 需要生成的数量
n = 10;

% 计算均匀分布的随机数
random_numbers = a + (b - a) .* rand(n,1);

这里 `random_numbers` 就是来自区间 [-5, 5] 的 10 个均匀分布随机数。

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随机生成均匀分布的黑底白格图像，白格大小不一 matlab

在MATLAB中，你可以使用`im2uint8`函数结合随机矩阵来创建一个黑底白格的随机分布图像，其中白格的大小不一。这里是一个简单的步骤：

% 设置图像的尺寸
image_size = [500, 500]; % 可以自定义

% 创建全黑背景
black_image = zeros(image_size);

% 设置白格的比例和最小、最大尺寸
white_grids_ratio = 0.2; % 白色格子占总像素的比例
min_grid_size = 10; % 最小白色格子的边长
max_grid_size = floor(min(image_size) / 2); % 最大白色格子的边长

% 计算总的白色格子数
num_grids = round(image_size(:) * white_grids_ratio);

% 随机选择格子的位置和大小
grid_positions = rand(num_grids, 2) * (image_size - ones(1, 2)) + ones(1, 2);
grid_sizes = round(randi([min_grid_size, max_grid_size], num_grids, 1));

% 画出白格
for i = 1:num_grids
    % 确保网格不会超出边界
    pos_x = min(max(grid_positions(i, 1)), image_size(1));
    pos_y = min(max(grid_positions(i, 2)), image_size(2));
    
    % 根据格子大小填充白色
    black_image(pos_x:(pos_x+grid_sizes(i)-1), pos_y:(pos_y+grid_sizes(i)-1)) = 255;
end

% 转换为无损的8位图像
white_grid_image = im2uint8(black_image);

% 显示结果
imshow(white_grid_image);

运行此代码后，将显示一个随机分布的黑白格子图像，其中白格的大小不固定。