normrnd函数（normrnd函数matlab用法）

1. histfit函数作用
2. matlab怎么通过一组数据构造函数
3. 如何用matlab产生一个均值为1，方差为0.2的高斯白噪声

histfit函数作用

histfit是带正态拟合的频率直方图

我们用命令normrnd生成符合正态分布的随机数．

normrnd(u,v,m,n)

其中，u表示生成随机数的期望，v代表随机数的方差．

运行：

a=normrnd(10,2,10000,1);

histfit(a) %% 我们可以得到正态分布的统计直方图与其正态分布拟合曲线．

matlab怎么通过一组数据构造函数

% R = normrnd(MU,SIGMA,M,N) 生成正态分布随机数， % 平均MU和标准差SIGMA; mu和sigma可以是向量，矩阵或多维数组，具有相同的大小， % M和N是R的行和列维度产生正态分布随机数 MU = 5; SIGMA = 0.5; M = 3; N = 3; Data = cell(6,6); for i = 1:6     for j = 1:6         R = normrnd(MU,SIGMA,M,N);         Data{i,j} = R;     end; end; celldisp(Data)

在MATLAB中，可以使用polyfit函数来通过一组数据构造函数。该函数可以根据给定的数据点和阶数，返回一个多项式函数的系数。这个多项式函数可以拟合给定的数据点，从而构造出一个近似的函数。

同时，使用polyval函数可以将这个多项式函数代入到指定的自变量上，得到对应的因变量值。

通过这种方式，可以方便地构造出一个与数据点拟合较好的函数，从而实现对数据的分析和预测。

如何用matlab产生一个均值为1，方差为0.2的高斯白噪声

可以使用如下的函数实现R=normrnd(MU,SIGMA)　（生成均值为MU,标准差为SIGMA的正态随机数）R=normrnd(MU,SIGMA,m)　（生成1×m个正态随机数）R=normrnd(MU,SIGMA,m,n)（生成m行n列的m×n个正态随机数）假设输入信号为X,则给X加上一个均值为0,方差为1的高斯白噪声信号的方法为Y=X+normrnd(0,1);%设置采样区间k=(0:300)'/100;%计算采样值x=sin(2*pi*k);%施加高斯白噪声y=awgn(x,0);figure(1);%设置绘图位置,左下角距屏幕左200像素,下200像素,宽800像素,高300像素set(gcf,'Position',[200,200,800,300]);%绘图网格1*2,左图绘制原始信号,右图绘制噪声信号subplot(1,2,1),plot(k,x);subplot(1,2,2),plot(k,y);

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