Date: 2018.8.5功能：生成服从正态分布的随机数
语法：
R＝normrnd(MU,SIGMA)
R＝normrnd(MU,SIGMA,m)
R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)
说 明：
R＝normrnd(MU,SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，DELTA参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同，输出R也和它们
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2022-04-24 17:42:45
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）matlab2c动态链接库下载 matlab库函数大全
原创
2022-04-08 17:46:59
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纯色山脊图模板模板代码：function ridgeMapTMPL1
% @author: slandarer
% 在这里放入你的数据=======================================================
X1=normrnd(2,2,1,1000);
X2=[normrnd(4,4,1,1000),normrnd(5,2,1,200)];
X3=[nor
1.matlab中normrnd函数 功能：生成服从正态分布的随机数语法：R＝normrnd(MU,SIGMA)
R＝normrnd(MU,SIGMA,m)
R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)说 明：R＝normrnd(MU,SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，SIGMA参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同，输出R也和它们形式相同。标量输
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2023-11-19 17:19:03
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在MATLAB软件中，可以直接产生满足各种分布的随机数，命令如下：文章目录rand(m,n)rand\left( m,n \right)rand(m,n)unifrnd(a,b,m,n)unifrnd\left( a,b,m,n \right)unifrnd(a,b,m,n)normrnd(μ,σ,m,n)normrnd\left( \mu ,\sigma ,m,n \right)normrnd(μ,σ,m,n)exprnd(μ,m,n)\text{exprnd}\left( \mu ,m,n \righ
原创
2021-08-24 10:12:31
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matlab_数据统计解析To MATLAB(liti5) 4、均值与方差：[m,v]=normstat(mu,sigma) 例5 求正态分布N(3,52)的均值与方差. 命令为：[m,v]=normstat(3,5) 结果为：m=3,v=25 5、随机数生成：normrnd(mu,sigma,m,n).产生m?n阶的正态分布随机数矩阵. 例6 命令：M=normrnd([1 2 3;4 5 6]
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2024-07-09 20:10:41
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rng default; % For reproducibility r = normrnd(10,1,100,1); figure histfit(r) rng default; % For reproducibility r = betarnd(3,10,100,1); figure histf ...
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2021-09-18 16:01:00
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本文解决的用matlab实现数组的概率分布函数拟合。 一维数组不知道他的分布情况下。对数的频率分布直方图尽可能拟合。 数组我们用matlab自带的函数来生成。频数统计区间默认划首先生成一个服从（0，0.5^2）的高斯分布随机产生10000个数x=normrnd(0,1,1,10000);%产生一个[10000*1]的矩阵按照高斯（0，1^2）分布
plot(x,'*')%R = normrnd(
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2024-08-25 19:58:01
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randn：标准正太分布（μ=0,σ=1）
normrnd：正态分布随机数，（需要手动指定 μ,σ，二者均是标量）
mvnrnd：多变量正态分布随机数，（需要手动指定 μ,σ（二者为向量））
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2016-11-21 12:40:00
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文章目录1 产生随机变量2 概率密度与概率分布的计算2.1 概率密度2.2 累计概率3 常用统计特征计算1 产生随机变量二项分布随机数 binornd(N,P,m,n,...)正态分布随机数 normrnd(mu,sigma,m,n,...)均匀分布unifrnd/unidrnd泊松分布poissrn
原创
2022-03-01 14:46:45
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如何用matlab 产生 均值为0，方差为5的高斯噪声2011-07-15 19:36 y=randn(1,2500); y=y/std(y); y=y-mean(y); a=0; b=5; y=a+b*y; 就得到了 N ( 0, 5 ) 的高斯分布序列。R = normrnd(MU,SIGMA,m,n)其中MU为均值，SIGMA为标准方差，m、n为矩阵大小；提问：（randn与no
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2024-01-15 23:57:49
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1、matlab自带抽取随机数的函数 注：只列举各个函数名字，具体各个函数的用法可用help查看。 (1)正态分布随机数：randn()，normrnd(), mvnrnd(); 其中最后一个用于抽取联合正态分布的随机数。 (2)均匀分布随机数：rand() (3)beta分布随机数: betarnd() - Beta random numbers. (4)二项分布随机数：binornd
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2024-05-20 12:08:44
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目录a. 基本随机数1．rand() 2．randn()b. 连续型分布随机数3．unifrnd()4．normrnd()5．chi2rnd()6．frnd()7．trnd()8．betarnd()10．gamrnd()11．lognrnd()12．raylrnd()c. 离散型分布随机数14．unidrnd()15．binornd()16．geornd()
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2023-12-18 19:06:08
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rand：产生幅度在0~1之间的伪随机数rand(n)：生成0到1之间的n阶随机数方阵rand(m,n)：生成0到1之间的m×n的随机数矩阵randn：产生均值为0、方差为1的高斯白噪声randn(n)：生成0均值，方差为1的n阶随机数方阵randn(m,n)：生0均值，方差为1的m×n的随机数矩阵randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列normrnd(a,b,c,d)：产生均值为a、
原创
2016-07-08 17:38:31
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8-基于拉丁超立方法的风光场景生成与削减摘要：与蒙特卡洛法不同，拉丁超立方采样改进了采样策略能够做到较小采样规模中获得较高的采样精度，属于分层抽样技术，设定风光出力遵从正态分布normrnd，从而实现场景的大规模生成，并通过概率距离快速削减法完成了场景的削减，出图效果可以见下图哦！clc clear all %% %场景法 %%% wf1 wf2 为平均值 wf1=[339,287,449,471
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2023-11-14 11:21:13
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JB检验对数据量有要求，要求样本n>30偏度和峰度注意峰度不同的两种定义%matlab中求偏度和峰度
x=normrnd(2,3,100,1);%生成100%的随机向量，每个元素是均值为2，标准差为3的正态分布
skewness(x)%偏度
kertosis(x)%峰度样本个数越大，检验的结果越好构造JB统计量 可以证明，如果是正太分布，那么在大样本情况下JB~（自由度为2的卡方分布）步骤如
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2024-04-08 06:46:41
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一、打靶仿真系统简介1 课题描述2 课题建模过程 a)第一，获取武器的各个参数，并且由这些参数计算武器在方向和高低上的响应公算偏差； b)第二，射击过程中方向和高低上的偏差呈正态分布。在matlab中取normrnd函数实现改功能（其中，标准差为共算误差）； c)第三，根据计算值，在靶上作出击中点：靶子的10环半径是0.75m，9环半径是1.75m，以此类推，6环半径是4.75m，6环之
原创
2022-04-07 16:13:38
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文章目录1 产生随机变量2 概率密度与概率分布的计算2.1 概率密度2.2 累计概率3 常用统计特征计算1 产生随机变量二项分布随机数 binornd(N,P,m,n,...)正态分布随机数 normrnd(mu,sigma,m,n,...)均匀分布unifrnd/unidrnd泊松分布poissrnd指数分布exprnd卡方分布chi2rndT分布trndF分布frndγ分布gamrndβ分布betarnd2 概率密度与概率分布的计算2.1 概率密度专用函数：pdf:Pro
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2021-06-10 17:03:46
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一、简介1 课题描述2 课题建模过程a)第一，获取武器的各个参数，并且由这些参数计算武器在方向和高低上的响应公算偏差；b)第二，射击过程中方向和高低上的偏差呈正态分布。在matlab中取normrnd函数实现改功能（其中，标准差为共算误差）；c)第三，根据计算值，在靶上作出击中点：靶子的10环半径是0.75m，9环半径是1.75m，以此类推，6环半径是4.75m，6环之外均记为0环，输出每次射击的成绩；d)第四，计算总环数、平均环数和命中率，命中率为6环以上占10枪的比例。三、课题实现出现
原创
2021-11-08 13:43:28
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一、简介1 课题描述2 课题建模过程a)第一，获取武器的各个参数，并且由这些参数计算武器在方向和高低上的响应公算偏差；b)第二，射击过程中方向和高低上的偏差呈正态分布。在matlab中取normrnd函数实现改功能（其中，标准差为共算误差）；c)第三，根据计算值，在靶上作出击中点：靶子的10环半径是0.75m，9环半径是1.75m，以此类推，6环半径是4.75m，6环之外均记为0环，输出每次射击的成绩；d)第四，计算总环数、平均环数和命中率，命中率为6环以上占10枪的比例。三、课题实现出现
原创
2021-11-08 13:44:35
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