MATLAB 按泊松分布产生0和1

2*rand(n)-1

andn(平均值,方差)调用上面函数就搞定了再问：谢谢你的回答，但是我不太明白的是，如何调用那个函数呢？再答：在MATLAB中调用函数直接在一行输入就可以的.用公式求出平均值、方差，然后写进下面的式子

统计工具箱里面都有现成的函数：正态分布：可以直接用normrnd(3.5, 5.8),也可以用randn*5.8+3.5；你要的应该是Γ分布吧?用gamrnd(0.3,4.0)；泊松分布：p

x=[123111213212223];y=[123111213212223313233111112113];a=zeros(length(x),length(y));forii=1:length(x

x=rand(1,3);y=sum(x);r=x/y

可调用matlab内部函数,格式为u=randn(N)或者u=randn(M,N),前者为N维向量,后者为M*N矩阵,这种调用方式产生的随机序列均值为零,方差为1例如：R=normrnd(Mu,Sig

1-chi2cdf(alpha/2,n)注：CHI2CDFChi-squarecumulativedistributionfunction.P=CHI2CDF(X,V)returnsthechi-sq

matlab用randn生成(-inf,inf)区间内的标准高斯分布(μ=0,σ=1)的随机数,而且,一般来说,这样生成的随机数不会超出区间[-3,3],因为随机数在区间[-3,3]的概率为99.8%

y=poissrnd(lambda,m,n);%生成参数为lambda的m行n列的服从泼松分布的随机数max_value=max(y(:))%求得最大值

这种常数信号就是一个定值,你不能使用随机分布的概念去考虑.

ound(rand(20,1))rand是产生0-1之间的随机数round是取离之最近的整数或者A=rand(20,1)

第一步：产生很多（0,1）上的均匀分布随机数（可以查表,不过一般的软件可以直接调）设为x1,x2,x3,x4,x5.第二步：假设需要模拟的泊松分布参数为λ,计算出e^(-λ),第三步：取满足x1*x2

B=I2*g2;I3=int(B,L2,600,1600);%以上为第三次积分,未验证g1=(1/(44.036*sqrt(2*pi)))*exp((-0.5)*((L1-880.72)/44.036

举个例子：lambda=2;r=poissrnd(lambda,10000,1);mean(r)%均值var(r)%方差y=poisspdf(r,lambda);%概率密度...功率谱应该可以用psd

andi(2,1,N)-1;N是你需要的向量长度

fori=1:na(i)=rand[0,1]end很久没用MATLAB了不知道这种写法对不对你查查吧产生随机数就是用rand函数至于是用[]还是()我忘了,随机序列需要用数组来承接也便于以后的运用

“P1取值范围0~0.1,服从正态分布?”正态分布应该有两个参数（均值和方差）决定,范围很难说,理论上什么值都可能,只是概率比较小.瑞利分布也存在类似问题.正态分布用randn或normrnd；瑞利分

andn(1,100)ezplot(@(x)normpdf(x,.5,1),[01])%orx=-0.5:0.1:0.5;y=randn(100,1);hist(y,x)

%bydynamic%2009-8-49:49:08%Matlab中提供了直接的函数,生成瑞利分布随机数raylrnd下面我提供一个直接的函数吧functionx=RelayDist(x0,sigma

functionR=my_getmat(m,n,p)%m:行数%n:列数%p:行总和R=[];ifp>mreturn;end;ifp==0a=[];b=ones(1,m);elsea=ones(1,p