MATLAB仿真实例：乘同余法生成(0-1)均匀随机序列

"系统辨识与仿真是信息技术领域的一个重要概念，它涉及对实际系统动态行为的理解和模型化，以便进行预测、控制或优化。MATLAB作为一种强大的工具，常用于系统辨识的数值计算和仿真过程中。本篇文档主要关注于使用MATLAB进行随机序列的生成与分析。 在第二章的示例中，作者通过乘同余法创建了一个(0,1)均匀分布的随机数生成程序。首先，程序初始化了一些变量，如A、N、x0、M和fork，其中A和N决定了序列长度，x0作为初始值，M是模数，fork用于控制递推次数。乘同余法的逻辑是利用模运算将x2（当前值）与M相除取余，然后将余数赋值给x1，再将x1除以M的商转换为小于1的随机数v1，存入矩阵v的不同列中。这样，每次迭代，v的每一列就记录了序列的一部分。 程序运行的结果被可视化在图2.5中，展示了生成的随机序列呈现出(0,1)均匀分布的特点。在程序执行完成后，随机序列v2的具体数值也被复制并显示出来，可以看到连续的随机数序列，每行包含六个随机数。 通过这个MATLAB实例，学习者可以了解如何利用计算机程序来模拟和分析实际系统的随机行为，这对于控制系统设计、信号处理以及数据分析等领域都具有实用价值。系统辨识的过程不仅限于随机序列，还包括其他类型的系统模型，例如线性系统、非线性系统等，这些都需要通过数据采集、模型构建和参数估计等步骤来完成。MATLAB提供的工具箱，如辨识工具箱（Identify System Toolbox），极大地简化了这一过程，使得科学家和工程师能够更高效地进行系统研究和仿真。"