N(6,1)高斯分布MATLAB代码
时间: 2023-12-10 21:42:47 浏览: 32
可以使用MATLAB内置函数`normpdf`来生成一个均值为6,标准差为1的高斯分布,代码如下:
```matlab
mu = 6; % 均值
sigma = 1; % 标准差
x = mu - 5*sigma:0.01:mu + 5*sigma; % 横坐标范围
y = normpdf(x,mu,sigma); % 生成高斯分布
plot(x,y) % 绘制高斯分布曲线
```
解释一下代码:
- 第一行定义了高斯分布的均值为6;
- 第二行定义了高斯分布的标准差为1;
- 第三行生成了横坐标范围,这里设置为均值的左右5个标准差;
- 第四行使用`normpdf`函数生成高斯分布;
- 第五行使用`plot`函数绘制高斯分布曲线。
执行完以上代码后,应该会在MATLAB的Plot窗口看到一个高斯分布的曲线。
相关问题
高斯分布MATLAB代码
高斯分布在MATLAB中可以使用`normpdf`和`normrnd`函数来实现。
`normpdf`函数用于计算高斯分布的概率密度函数值,其语法格式为:
```matlab
y = normpdf(x, mu, sigma)
```
其中,`x`为自变量,`mu`为均值,`sigma`为标准差,`y`为概率密度函数值。
例如,当均值为0,标准差为1时,计算$x=1$的概率密度函数值,可以使用以下代码:
```matlab
mu = 0;
sigma = 1;
x = 1;
y = normpdf(x, mu, sigma)
```
`normrnd`函数用于生成服从高斯分布的随机数,其语法格式为:
```matlab
r = normrnd(mu, sigma, m, n)
```
其中,`mu`为均值,`sigma`为标准差,`m`和`n`分别为生成随机数的行数和列数,`r`为生成的随机数矩阵。
例如,生成均值为1,标准差为2,大小为3x4的随机数矩阵,可以使用以下代码:
```matlab
mu = 1;
sigma = 2;
m = 3;
n = 4;
r = normrnd(mu, sigma, m, n)
```
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:
```matlab
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。