常见分布在matlab的仿真实现方法

在 MATLAB 中进行不同概率分布的仿真，你可以使用内置的函数生成不同分布的随机数。以下是一些常见的分布及其仿真方法的示例。

1. 正态分布 (Normal Distribution)

使用 normrnd 或 randn 函数生成正态分布随机数。

mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
n = 1000; % 样本数量% 使用normrnd
data_normal = normrnd(mu, sigma, [1, n]);% 或者使用randn生成标准正态分布 (均值0, 方差1)，再进行缩放
data_normal = mu + sigma * randn(1, n);% 绘制直方图
histogram(data_normal, 30);
title('Normal Distribution');

2. 学生 t 分布 (Student’s t Distribution)

使用 trnd 函数生成 t 分布随机数。

v = 5; % 自由度
n = 1000; % 样本数量data_t = trnd(v, [1, n]);% 绘制直方图
histogram(data_t, 30);
title('Student''s t Distribution');