Matlab实现随机信号特性分析：均匀与高斯分布

本文档详细介绍了随机信号分析实验中的关键概念和技术，主要围绕均匀分布和高斯分布进行Matlab仿真操作。首先，我们来看均匀分布部分： 1. 均匀分布：在实验中，通过生成一个包含1000个样本的随机数数组`x`，利用`rand`函数模拟了随机信号。使用`plot`函数绘制出随机信号的图形，并标注了横纵坐标。接着，使用`hist`函数计算并显示了随机变量的频率分布，通过`bar`函数展示了概率密度函数（PDF），观察数据点的分布情况。通过`mean`和`var`函数计算了信号的期望值（均值）和方差，进一步探讨了信号的中心趋势和离散程度。自相关函数`xcorr`用于衡量信号随时间变化的相关性，而`fft`和`stem`则展示了信号的幅度频谱特性，即功率谱密度。 对于高斯分布部分： - 高斯分布：实验同样生成了一个1000个元素的零均值随机信号`x`，通过`zeros`函数创建。这里模拟的是正态分布，通常称为高斯分布。程序使用`for`循环构建了高斯序列。信号的特性，如期望值和方差，同样被计算出来。高斯分布的特征在于其对称性和尾部衰减的特性，这在绘制的PDF和自相关函数中可以明显观察到。功率谱密度图则展示了信号在不同频率成分上的能量分布。 整个实验通过Matlab的可视化工具，帮助理解和分析了均匀分布和高斯分布这两种常见随机信号的统计特性及其在时域和频域的表现。通过这些图表，可以深入理解信号的随机特性，这对于信号处理、通信系统设计以及数据分析等领域至关重要。