随机信号分析常用函数及示例
1、熟悉练习使用下列MATLAB函数，给出各个函数的功能说明和内部参数的意义，并给出至少一个使用例子和运行结果。 rand()：
函数功能：生成均匀分布的伪随机数 使用方法： r = rand(n)
生成n*n的包含标准均匀分布的随机矩阵，其元素在(0，1)内。 rand(m,n)或rand([m,n]) 生成的m*n随机矩阵。
rand(m,n,p,...)或rand([m,n,p,...]) 生成的m*n*p随机矩数组。 rand ()
产生一个随机数。 rand(size(A))
生成与数组A大小相同的随机数组。 r = rand(..., 'double')或r = rand(..., 'single')
返回指定类型的标准随机数，其中double指随机数为双精度浮点数，single指随机数为单精度浮点数。 例：r=rand(3,4); 运行结果：
r= 0.4235 0.4329 0.7604 0.2091 0.5155 0.2259 0.5298 0.3798 0.3340 0.5798 0.6405 0.7833 randn():
函数功能：生成正态分布伪随机数 使用方法： r = randn(n)
生成n*n的包含标准正态分布的随机矩阵。 randn(m,n)或randn([m,n]) 生成的m*n随机矩阵。
randn(m,n,p,...)或randn([m,n,p,...]) 生成的m*n*p随机矩数组。 randn ()
产生一个随机数。 randn(size(A))
生成与数组A大小相同的随机数组。
r = randn(..., 'double')或r = randn(..., 'single')
返回指定类型的标准随机数，其中double指随机数为双精度浮点数，single指随机数为单精度浮点数。 例：
产生一个均值为1，标准差为2的正态分布随机值：r=1+2.*randn(10,1); 运行结果：r= -1.3756 3.4046 2.9727 -0.0373 1.6547 1.4681 1.0429 -1.0079 -0.8943 0.2511 normrnd()
函数功能：生成正态分布的随机数 使用方法：
R = normrnd(mu,sigma)
生成服从均值参数为mu和标准差参数sigma的正态分布的随机数。mu和sigma可能是有相同大小的向量、矩阵或多维数组，也和R有相同的大小。如果mu或sigma是标量，则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。 R = normrnd(mu,sigma,v)
生成服从均值参数为mu和标准差参数sigma的正态分布的v个随机数组，其中v是行向量。
如果v是1*2的向量，则R是有v(1)行和v(2)列的矩阵。 如果v是1*n的向量，则R是一个n维数组。 R = normrnd(mu,sigma,m,n)
生成服从均值参数为mu和标准差差参数sigma的正态分布的m*n的随机数矩阵。
例： r=normrnd(0,1,[1 5]); 运行结果：
r= -1.1859 -1.0559 1.4725 0.0557 -1.2173 mean()
函数功能：求数组的平均数或者均值 使用方法： M = mean(A)
返回沿数组中不同维的元素的平均值。
如果A是一个向量，mean(A)返回A中元素的平均值。
如果A是一个矩阵，mean(A)将中的各列视为向量，把矩阵中的每列看成一个向量，返回一个包含每一列所有元素的平均值的行向量。如果A是一个多元数组，mean(A)将数组中第一个非单一维的值看成一个向量，返回每个向量的平均值。 M = mean(A,dim)
返回A中沿着标量dim指定的维数上的元素的平均值。对于矩阵，mean(A,2)就是包含每一行的平均值的列向量。 例：a=[1 2 3;4 5 6; 7 8 9;10 11 12; ]; mean(a)
ans =
5.5000 6.5000 7.5000 mean(a,2)
ans =
2 5 8 11 var()
函数功能：计算方差 使用方法： V = var(X)
如果X是一个向量，返回向量X的方差。
如果X是一个矩阵，var(X)返回一个包含矩阵X每一列方差的行向量。 如果X是一个N维数组，var沿着第一个X的非单一维进行操作。 只要X是独立同分布的，结果V是X分布的总体方差的无偏估计。 当N>1时，var由N-1来标准化，其中N是样本大小。
只要样本是独立同分布的，它就是X分布的总体方差的无偏估计。对N=1来说，v由N来标准化。 V = var(X,1) 由N来标准化，并且生成了样本关于其均值的二阶矩，var(X,0)等价于var(X)。 V = var(X,w)
计算向量X的方差利用权重向量w，向量w中元素的数目必须和X中的列的数目相同，向量w中的元素必须全是正数。var归一化w是的总和为1。 V = var(X,w,dim)
沿着指定维数dim求X的方差，默认用N-1标准化这时w为0，w为1时用N标准化。 例：
x=[4 5 3 5 2 5 6]; var(x)
ans =
1.9048 xcorr()
函数功能:互相关函数 使用方法: c = xcorr(x,y)
求x,y的互相关函数。
c = xcorr(x) 为矢量x的自相关估计；