MATLAB随机过程生成与仿真工具箱

资 源 简 介

基于MATLAB的随机过程仿真平台，包含高斯分布随机变量生成器、多变量高斯过程样本生成器及高斯-马尔科夫过程模拟器等核心模块，支持独立运行与定制化仿真，适用于随机过程分析与建模。

详 情 说 明

MATLAB随机过程生成与仿真工具箱

项目介绍

本项目提供基于MATLAB的随机过程生成与仿真功能集，包含高斯分布随机变量生成器、多变量高斯过程样本生成器、高斯-马尔科夫过程模拟器等核心模块。每个模块可独立运行，用户可选择特定随机过程类型进行仿真实验，并支持参数自定义配置。所有功能面向随机过程的理论研究和实际应用场景设计，适用于信号处理、金融建模、通信系统仿真等领域。

功能特性

• 高斯随机变量生成：基于Box-Muller变换算法，生成符合指定均值和方差的高斯分布随机序列
• 多变量高斯过程仿真：采用Cholesky分解处理协方差矩阵，生成多变量相关高斯过程样本
• 高斯-马尔科夫过程模拟：基于自回归模型实现状态转移模拟，展示时间序列的随机演化过程
• 可视化分析：提供概率密度函数曲线、样本路径图、自相关函数图等多种分析图表
• 模块化设计：各功能模块独立运行，支持灵活的参数配置和实验设计

使用方法

单变量高斯分布生成

输入均值μ和方差σ²的标量参数，以及样本数量N，输出长度为N的高斯分布随机序列。

多变量高斯过程生成

输入均值向量μ和协方差矩阵Σ的矩阵参数，以及样本数量N，输出N×d维矩阵（d为变量维度）。

高斯-马尔科夫过程模拟

输入初始状态值、状态转移系数、过程噪声方差等时间序列参数，输出N维时间序列。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox（推荐）
• 支持Windows、Linux、macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了随机过程仿真的核心控制逻辑，包含用户交互界面、参数配置管理、算法调度执行和结果可视化展示等功能。具体支持高斯随机数生成、多变量过程仿真、马尔科夫过程模拟三种模式的调用与演示，能够根据用户输入的参数自动选择相应的算法模块并生成分析报告。