matlab用中心极限定理产生高斯随机变量

MATLAB 中，你可以使用 `randn` 函数结合中心极限定理（Central Limit Theorem，CLT）的概念来生成高斯随机变量。中心极限定理指出，当大量独立且非同分布的随机变量相加时，其均值会趋向于正态分布，即使每个随机变量本身不是正态的。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要确定需要生成的随机变量的数量（n），以及期望值（mu）和标准差（sigma）。假设你想生成 n 个服从平均值 mu 和标准差 sigma 的正态分布。

2. 使用 MATLAB 的 `randn` 函数，它返回一个 n 维列向量，其中的元素都是独立的、标准正态分布（即均值为0，标准差为1）的随机数。例如：

   n = 100; % 随机变量的数量
   mu = 5; % 平均值
   sigma = 2; % 标准差

   std_norm = sigma * randn(n, 1) + mu; % 应用 CLT 将标准正态随机数转换为目标分布

这将生成一个长度为 n 的向量 `std_norm`，其中的每个元素都近似于从给定均值和标准差的正态分布中抽取的。