本项目旨在开发一个功能完善的随机抽样工具箱，能够从任何给定的总体数据集（如向量、矩阵或自定义数据结构）中精确抽取指定数量且不重复的样本点。系统通过实现无放回抽样逻辑，确保每个元素被抽中的概率均等且在单次抽样序列中具有唯一性。算法核心利用MATLAB的随机数生成引擎，通过打乱原始索引序列或直接对数据空间进行随机映射来获取目标样本。
该系统具备高度的通用性，不仅能处理简单的整数序列，还能适应多维特征向量的抽取，广泛应用于统计试验的设计、机器学习数据预处理阶段的样本平衡、蒙特卡洛模拟中的初始化参数选取，以及各类
