1、n 随机矩阵，其元素在（0，1）内（2）Y = rand（m,n） 生成mn 随机矩阵（3）Y = rand（m n） 生成m（4）Y = rand（m,n,p,） 生成mnp随机矩阵或数组（5）Y = rand（m n p） 生成m随机矩阵或 数组（6）Y = rand（size（A） 生成与矩阵A 相同大小的随机矩阵Y = rand（3,4） 0.5797 0.8530 0.5132 0.2399 0.5499 0.6221 0.4018 0.1233 0.1450 0.3510 0.0760 0.1839（3）normrnd（）产生服从正态分布的随机数（1）Y = normrnd（mu,
2、sigma） 产生服从均值为mu，标准差为sigma的随机数，mu和sigma可以为向量、矩阵、或多维数组。（2）Y = normrnd（mu,sigma,v） 产生服从均值为mu 标准差为sigma的随机数，v是一个行向量。如果v是一个12的向量，则R为一个1行2列的矩阵。如果v是1n的，那么R是一个n维数组（3）Y = normrnd（mu,sigma,m,n） 产生服从均值为mu 标准差为sigma的随机数，标量m和n是R的行数和列数。Y = normrnd（1,1,3） -0.3617 0.6651 -0.1176 1.4550 1.5528 2.2607 0.1513 2.0391
3、1.6601（4）mean（）（1）Y = mean（A） 如果A是一个向量，则返回A的均值。如果A是一个矩阵，则把A的每一列看成一个矩阵，返回一个均 值（每一列的均值）行矩阵 （2）Y = mean（A,dim） 返回由标量dim标定的那个维度的平均值。如（A，2）是一个列向量，包含着A中每一行的均值。A = 1 2 3; 3 3 6; 4 6 8; 4 7 7Y = mean（A,2）A = 1 2 3 3 3 6 4 6 8 4 7 7 2 4 6（5） var（）求方差（1）V = var（X） 返回X的每一列的方差，即返回一个行向量。（2）V = var（X,w） 计算方差时加上权重
4、w 4 7 7;V = var（A,1）V = 1.5000 4.2500 3.5000（6）xcorr（）计算互相关（1）A=xcorr（x,y） 计算x,y的互相关（2）A=xcorr（x） 计算x的自相关 3 3 6X = xcorr（A）X = 3 3 6 6 6 12 9 9 18 10 11 21 11 13 24 21 24 45 3 6 9 3 6 9 6 12 18（7）periodogram（）计算功率谱密度Y=periodogram（x） 计算x的功率谱密度X=-20:6:20;Y=periodogram（X）;plot（Y,B）（8） fft（）离散傅里叶变换（1）Y
5、=fft（X） 返回向量X用快速傅里叶算法得到的离散傅里叶变换，如果X是一个矩阵，则返回矩阵每一列的傅里叶变换（2）Y = fft（X,n） 返回n点的离散傅里叶变换，如果X的长度小于n，X的末尾填零。如果X的长度大于n，则X被截断。当X是一个矩阵时，列的长度也服从同样的操作。X=0:0.5:4;Y=fft（X,3） 1.5000 + 0.0000i -0.7500 + 0.4330i -0.7500 - 0.4330i（9）normpdf（）求正态分布概率密度函数值Y = normpdf（X,mu,sigma） 对每一个X中的值返回参数为mu,sigma的正态分布概率密度函数值x=-5:0.
6、1:5;y=normpdf（x,1,2）;plot（x,y）（10）normcdf（）求正态分布概率分布函数值P = normcdf（X,mu,sigma） 对每一个X中的值返回参数为mu,sigma的累计分布函数值X=2,2,4;2,4,5;P = normcdf（X,0,1）P = 0.9772 0.9772 1.00000.9772 1.0000 1.0000（11）unifpdf（）求连续均匀分布的概率密度函数值Y = unifpdf（X,A,B） 对每一个X中的值返回参数为A,B的均匀分布函数值x = 1:3;y = unifpdf（x,1,2）y = 1 1 1 1 1 1 1 1
7、 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0（12） unifcdf（）求连续均匀分布的概率分布函数值P = unifcdf（X,A,B） 对每一个X中的值返回参数为A,B的均匀分布累计分布函数值Y=unifcdf（0.2,-1,1）0.6000（13）raylpdf（）求瑞利概率密度分布函数值Y = raylpdf（X,B） 对每一个X中的值返回参数为B的瑞利概率分布函数值x = 0:0.2:p = raylpdf（x,1）;plot（x,p）（14）raylcdf（）求瑞利分布的概率分布函数值P = raylcdf（X,B） 对每一个X中的值返回参数为B的瑞利分布的累计分布函数值p
8、 = raylcdf（x,1）;（15）exppdf（）求指数分布的概率密度函数值Y = exppdf（X,mu） 对每一个X中的值返回参数为mu的瑞利分布的概率密度函数值X=2,1;3,5;Y = exppdf（X,1） 0.1353 0.36790.0498 0.0067（16）expcdf（）求指数分布的概率分布函数值P = expcdf（X,mu） 对每一个X中的值返回参数为mu的瑞利分布的概率分布函数值X = 0:P = expcdf（x,2）;plot（P）（17）chol（）对称正定矩阵的Cholesky分解（1）R=chol（X） 产生一个上三角阵R，使RR=X。若X为非对称正
9、定，则输出一个出错信息（2）R,p=chol（X） 不输出出错信息。当X为对称正定的，则p=0，R与上述格式得到的结果相同；否则p为一个正整数。如果X为满秩矩阵，则R为一个阶数为q=p-1的上三角阵，且满足RR=X（1:q,1:q）。以（2）作为例n = 3;X = pascal（n）;R = chol（X）R = 1 1 1 0 1 2 0 0 1（18）ksdensity（）计算概率密度估计（1）f,xi = ksdensity（x） 计算向量x样本的一个概率密度估计，返回向量f是在xi各个点估计出的密度值（2）f = ksdensity（x,xi） 计算在确定点xi处的估计值以（1）作为
10、例R = normrnd（2,1）;f,xi = ksdensity（R）;plot（xi,f）（19）hist（）画直方图（1）n = hist（Y） 将向量Y中的元素分成10个等长的区间，再返回每区间中元素个数，是个行向量（2）n = hist（Y,x） 画以x元素为中心的柱状图（3）n = hist（Y,nbins） 画以nbins为宽度的柱状图Y=rand（50,3）;hist（Y,4）（20）int（） 计算积分（1）int（s） 对符号表达式s中确定的符号变量计算计算不定积分（2）int（s,v） 对符号表达式s中指定的符号变量v计算不定积分.（3）int（s,a,b） 符号表达式
11、s的定积分，a,b分别为积分的上、下限（4）int（s,v,a,b） 符号表达式s关于变量v的定积分，a,b为积分的上下限syms x;int（x）ans = x2/22、产生高斯随机变量（1）产生数学期望为0，方差为1的高斯随机变量；（2）产生数学期望为2，方差为5的高斯随机变量；（3）利用计算机求上述随机变量的100个样本的数学期望和方差，并与理论值比较；（1）程序y=normrnd（0,1,100,1）；muy=mean（y）;sigmay=var（y）;结果sigmay = 1.0101（2）程序y=normrnd（2,sqrt（5）,100,1）; 5.14033、（1）产生自由度为
12、2，数学期望为2，方差为4的具有中心2 分布的随机变量；（2）产生自由度为2，数学期望为4，方差为12的具有非中心2 分布的随机变量；（1）程序：y=chi2rnd（2,100,1）；sigmay=var（y） 3.1337（2）y=ncx2rnd（2,2,100,1）; mux=mean（x）;sigmax=var（y）sigmax = 15.29724、利用Matlab现有pdf和cdf函数，画出均值为零、方差为4的高斯随机变量的概率密度曲线和概率分布曲线实验程序：x=-10:0.01:10;y1=normpdf（x,0,2）;y2=normcdf（x,0,2）;figure（1）;plo
13、t（x,y1）;xlabel（x）;ylabel（f（x）title（概率密度函数figure（2）;plot（x,y2）;F（x）概率分布函数实验结果：5、产生长度为1000数学期望为5，方差为10的高斯随机序列，并根据该序列值画出其概率密度曲线。（不使用pdf函数） x=normrnd（5,sqrt（10）,1000,1）;f,xi=ksdensity（x）;plot（xi,f）;6、参照例题，求:syms x y A;f=A*exp（-（2*x+y）;C=int（int（f,x,0,inf）,y,0,inf）P=int（int（f,x,2,inf）,y,1,inf）fx=int（f,y,0,inf）fy=int（f,x,0,inf）C =A/2（A*exp（-5）/2fx =A*exp（-2*x）fy =（A*exp（-y）/27、设随机变量X的概率密度为求：Y的数学期望和方差。fx=0.5*exp（-x）;f=x2*fx;E=2*int（f,x,0,inf）f=x4*fx;EY2=2*int（f,x,0,inf）;DY=EY2-E2E =2DY =20
