MATLAB如何使用normrnd函数生成正态分布随机数
【语法说明】
R=normrnd(mu,sigma)：生成服从参数为mu和sigma的正态分布的随机数。mu为均值，sigma为标准差。R是与mu、sigma同型的数组，如果mu和sigma之一为标量，则该标量将被扩展为与另一个参数具有相同大小的数组。
R=normrnd(mu,sigma,m,n,…)：若N与P为标量，则函数按N和P的值生成m×n×……大小的随机数组R。如果N与P均不为标量，则必须满足[m, n, …]=size(N)，且N 与P 同型。
R=normrnd(mu,sigma,[m,n,…])：同R=normrnd(mu,sigma,m,n,…)。
【功能介绍】生成服从正态分布随机数。正态分布又称高斯分布，其特点是数据集中在平均值附近，离均值越远，出现的概率越小，曲线呈钟形。在正态分布中，mu为随机变量的期望，sigma为随机变量的标准差。正态分布的概率密度函数为
【实例】生成10000个服从(3, 1)正态分布的随机数，并求随机数的均值与标准差。
>> a=normrnd(3,1,1,10000); % 生成服从(3, 1)正态分布的随机数
>> mean(a) % 求随机数均值
ans =
3.0050
>> std(a) % 求随机数标准差
ans =
0.9897
【实例讲解】正态分布是一种连续型随机变量的概率分布，随机变量的取值可以为任意实数。正态分布是自然界中最常见的一种分布，在通信系统中常假设噪声服从正态分布，称高斯噪声。
