Matlab随机数产生的问题

1、Matlab随机数产生的问题2009-02-13 08:132006/04/212006/04/21/672276.aspx/url/color/size/font/b最后欢迎各位版友发表自己的看法和问题，不讨论也就不容易发现问题和错误i 本帖最后由 eight 于 2007-9-5 15:02 编辑 /i 不化顽石 发表于 2007-9-5 16:20关于这个语句： randn('state',2);randn(1,6)在我的电脑里面，也是一样的结果。只要是输入“randn('state',j); randn(m,n)"出来的结果一定是相同的。j,m

2、,n变成什么都一样。但如果随后再生成一个randn(m,n)，而不重新设定seed，就是与第一个序列不同的了，不过同一个seed每次生成的第二个序列也都是一样的。这大约说明randn的伪随机过程还是按照某种固定模式迭代的吧。另外，关于花兄说的”去均值后可以严格保证均值为0，但是个人觉得意义不大。“我想补充一点：我现在正在做的一个工作是与Monte Carlo Simulation相关的，它要求生成标准白噪声样本，是因为在随后的过程中，要用到“样本标准差为1”来进一步计算。所以，如果在这种情况下严格地对已有序列标准化还是必须的，而不能完全相信randn函数，虽然它在方差上造成的偏差要远小于均值，

3、然而不知道前面这一点小偏差在后面会造成什么结果。j,m,n变成什么都一样。但如果随后再生成一个randn . /quote请你再试试，种子不同时。得到的结果肯定是不同的>>   randn('state',2);randn(1,6)ans =1.7491 0.1326 0.3252 -0.7938 0.3149 -0.5273>> randn('state',3);randn(1,6)ans =0.9280 0.1733 -0.6916 -0.7230 -0.5744 -0.3077随机数的产生就是根据种子（用来决定初

4、始值），然后按照一定的规则外推。具体的方法有很多，可以看我附的链接。而randn用的是什么方法，我也弄不清楚，因为没法看到其真正的源文件9191-1-8.html高斯信号和非高斯信号/url”帖子里提到的那篇文章另外，关于花兄你的那篇贴子，我有一点疑问，就是下面两句：subplot(121),plot(y);           %此处可以看到高斯白噪声的频谱还是白噪声subplot(122),plot(real(Y);     %高斯函数的傅立叶变换还是高斯函数这里是不是有点问题？按说频谱不是

5、这么看的。那个是有些不太准确，我已改过。用abs好些，不过结果基本是一样的。那个结论有严格的数学证明，可以推导出来的另外，我对频谱其实了解也不多少，只是看到别人都是这么用的。你觉得应该怎么看频谱呢？现在用得比较多的，其实是功率谱。你所说的abs(Y)，应该是能量谱。我是做大气的，接触小波分析要比纯粹的FFT多一些，在小波中，单看实部图或者虚部图，从原理上讲，都是不能反映出序列的振荡性质的。当然这部分并不是我的方向，所以了解的也许不是很透彻，期待再交流。rand产生的是0到1(不包括1)的随机数.matlab的rand函数生的是伪随机数,即由种子递推出来的,相同的种子,生成相同的随机数.matl

6、ab刚运行起来时,种子都为初始值,因此每次第一次执行rand得到的随机数都是相同的.1.多次运行,生成相同的随机数方法:用rand('state',S)设定种子 S为35阶向量，最简单的设为0就好例:rand('state',0);rand(10)2. 任何生成相同的随机数方法:试着产生和时间相关的随机数,种子与当前时间有关.rand('state',sum(100*clock)即:rand('state',sum(100*clock) ;rand(10)只要执行rand('state',sum(100*clock) ;的当前计算机时间不现,生成的随机值就不现.也就是如果时间相同,生成的随机数还是会相同.在你计算机速度足够快的情况下,试运行一下:rand('state',sum(100*clock);A=rand(5,5);rand('state