产生各种分布随机数

资 源 简 介

产生各种分布随机数

详 情 说 明

在科学计算和工程仿真中，生成符合特定概率分布的随机数是一项基础且关键的任务。MATLAB提供了完善的函数库，支持多种常见概率分布的随机数生成，能够满足科研、信号处理、金融建模等场景的需求。以下介绍几种典型分布的实现方法：

指数分布 指数分布常用于描述事件发生的时间间隔，如通信系统中的包到达时间。MATLAB通过`exprnd`函数生成，只需指定均值参数即可。

高斯分布（正态分布） 高斯分布在噪声分析和统计建模中无处不在。`randn`函数可直接生成标准正态分布随机数，若需自定义均值和方差，可通过线性变换实现。

瑞利分布 瑞利分布常见于无线通信中的信道衰落建模。`raylrnd`函数能够生成指定尺度参数的瑞利分布随机数，适用于多径信号强度的仿真。

莱斯分布 莱斯分布用于描述存在直射路径的多径信道环境。虽然MATLAB未提供直接函数，但可通过组合正态分布和贝塞尔函数间接生成。

这些函数底层基于高效的随机数算法（如Mersenne Twister），使用时可通过随机种子保证结果可复现。对于更复杂的自定义分布，还可结合逆变换采样或马尔可夫链蒙特卡洛方法扩展功能。