随机数产生matlab分布
时间: 2024-08-12 09:04:05 浏览: 46
在MATLAB中,随机数生成通常涉及到各种概率分布函数。以下是一些常用的随机数分布及其创建方法:
1. **均匀分布(Uniform Distribution)**:`rand(a,b)`会生成a到b(包含a和b)之间的均匀随机数。例如,`x = rand(1,10)`将生成长度为10的一维数组,元素均匀分布在[0,1]之间。
2. **正态分布(Normal/Gaussian Distribution)**:`randn(mean,sigma)`生成均值为mean,标准差为sigma的标准正态分布随机数。如果省略sigma,则默认为1。如 `y = randn(0,1)`生成均值为0的标准正态分布。
3. **离散均匀分布(Discrete Uniform Distribution)**:`randi([a,b])`返回介于a和b(包括a和b)之间的整数。
4. **泊松分布(Poisson Distribution)**:`poissrnd(lambda)`生成一个泊松分布,其中lambda是平均事件发生的次数。
5. **指数分布(Exponential Distribution)**:`exppdf(x,mu)`用于计算指数分布的概率密度,而`expon(mu)`可以生成服从该分布的随机数。
6. **伽马分布(Gamma Distribution)**:`gamrnd(alpha,beta)`生成伽马分布的随机数,alpha是形状参数,beta是率参数。
7. **二项分布(Binomial Distribution)**:`binornd(n,p)`生成n次独立伯努利试验的成功次数,p是每次成功的概率。
8. **正态混合分布(Mixture of Gaussians)**: 可以通过`mog`函数创建混合高斯模型,生成由多个正态分布组成的数据。
每个分布都有对应的概率密度函数、累积分布函数等,你可以根据需要选择合适的函数来满足你的随机数需求。
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