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1、基于MATLAB的随机信号分析方法，一种，蒙特卡洛模拟方法，系统模拟：构建系统的数学模型，创建模拟实际环境中的信号和杂波，计算机模拟实际系统的运行过程。可用于系统模拟系统设计阶段的方案论证和系统性能分析。或者，您可以分析现有复杂系统的综合性能。系统模拟的关键是符合实际环境的观察数据或随机过程，蒙特卡洛方法：也称为统计实验方法的统计抽样理论，通过近似数学问题或物理问题，可以解决概率问题和郑智薰概率问题。蒙特卡洛方法是系统模拟的重要方法。例如说明蒙特卡洛基本思想：蒙特卡洛模拟基本步骤，建立适当的概率模型，多次迭代实验，对迭代实验结果的统计分析(估计频率、平均值等)，分析准确度，迭代实验次数称为蒙特。

2、卡洛模拟数，第二，随机序列生成，1，均匀随机数生成，mmR=rand(N，1)；L=0.1X=-日志(r)/l；出图(x)；瑞利分布：%生成瑞利分布随机数N=500西格玛=1；R=rand(N，1)；x=sigm a* sqrt(-2 * log(r)；Subplot(2，1，1)；出图(x)；Y=ksdensity(x) subplot(2，1，2)；出图(y)；微博分布，雷达地杂波或海浪杂波服从牙齿分布，%生成微博分布随机数N=500。b=1；A=1.2R=rand(N，1)；X=b * (-日志(r)。(1/a)；Subplot(2，1，1)；出图(x)；Y=ksdensity(x) s。

3、ubplot(2，1，2)；出图(y)；(2)转换方法，N(m，2)的正规随机数生成函数，3 MATLAB的随机数生成，1)独立生成分布白噪声序列，(1) (0，1)使用均匀分布白噪声序列rand()，).可以通过* randn (100，1)的标准正则随机向量生成。(3)web分布白噪声序列weibrnd()用法：x=weibrnd(A，B，m，n)；功能：生成Mn的web分布随机数矩阵。其中A，B是web分布的两个参数。例如，生成x=weibrnd(1，1.5，100，1)，100个采样的web分布白噪声列矢量，web分布参数a=1，b=1.5。其他分布式随机数生成函数、瑞利分布、伽玛分布。

4、、指数分布等都没有在此一一列举。，4，生成相关正则随机向量，生成n维正则随机向量，需要遵守以下概率密度，其中k是协方差矩阵的对称正定矩阵，默认方法是先生成0平均值，单位方差，每个分量独立于徐璐的标准正则随机向量u。然后创建变换X=AU M。其中，a由协方差矩阵k确定，a可以使用矩阵分解函数，sigma=2；N=500U=randn(N，1)；x(1)=sigma * u(1)/sqrt(1-a2)；for I=2:n x(I)=a* x(I-1)sigma a* u(I)；结束plot(x)；MATLAB节目、任意形式的相关函数相关常规随机序列(如果要生成随机序列)，则在矩阵分解进行过程中，可。

5、以直接获取MATLAB的Cholesky矩阵分解函数CHOL()、CHOL()函数使用a矩阵、随机信号分析的MATLAB函数，1，特征估计以下介绍中，将使用随机序列X(n)和其中N为0，1，2，N-1。1平均函数mean()用法：m=mean(x)函数：返回X(n)的估计平均值。其中x是示例序列x(n)(n=1，2，N-1)。2返回分布式函数var()用法：sigma2=var(x)函数：X(n)的估计方差。牙齿估计是无偏估计。实际上，您也经常使用下设估计方差、交叉相关函数估计、3交叉相关函数估计xcorr c=xcorr (x，y) c=xcorr (x) c=xcorr (x，y，opti。

6、on)选项包括：biased unbiased coeff none、normalizes the sequence so the auto correlations at zero lag are identically 1.0、to use the rer西格玛=2；N=200U=randn(N，1)；x(1)=sigma * u(1)/sqrt(1-a2)；for I=2:n x(I)=a* x(I-1)sigma a* u(I)；End f，Xi=ks density(x)；出图(Xi，f)；xlabel(x)；ylabel(f(x)；axis(-15 15 0.13)；直方图hist()，他的用法是hist(y，x)，他的函数用向量y表示的随机序列的直方图，参数x是计算直方图分隔的单位，也用向量表示。示例生成一组随机序列并绘制他的直方图图片。MATLAB程序如下：x=-2.9:0 . 1:2.9；Y=normrnd(0，1，1000，1)；歇斯底里(y，x)；上面的程序生成1000个标准正规随机数，画的直方图图片如画。而且。