Matlab中rand、randn、randi、rands的区别以及用randn生成白噪声的示例

2020-05-30 20:42:05

Matlab中生成随机数的函数有多个：rand、randn、randi、rands，其简要说明和区别如下：

rand(m,n)                        ： 在 ( 0~1 ) 内生成m行n列均匀分布的伪随机数矩阵；
randn (m,n)                     ： 生成m行n列标准正态分布 ( 均值为0，方差为1 ) 的伪随机数矩阵；
rands(m,n)                      ： 在 ( -1~1 ) 内生成m行n列均匀分布的伪随机数；
randi( [min,max] , m , n) ： 在 [min,max] 内生成m行n列的均匀分布的随机整数矩阵；

下面重点讨论randn函数：

randn用法详细说明：

x = randn——返回一个伪随机数x，其值来自于均值为0，标准差为1的正态分布；

x = randn(n)——返回一个n x n的矩阵，其元素值来自于均值为0，标准差为1的正态分布；

x = rand( m ,n ) 或 x = x = rand( [m ,n] )，——返回一个 m x n的矩阵，其元素值来自于均值为0，标准差为1的正态分布。

在音频算法测试中，常常要用到白噪声(例如给纯净音频叠加白噪声等)，由于白噪声的定义和特性：

白噪声一种功率谱密度为常数的随机信号，换言之，白噪声在各个频段上的功率相等(若不满足以上条件，则不是白噪声，而被称为“有色噪声”)，百度百科：白噪声

因此，由于白噪声的功率谱是正态分布的，所以要用randn来生成白噪声，Matlab中生成幅值为0~1的白噪声的代码如下：

noise_white=randn(1,wav_len);                     % 生成长度为wav_len的白噪声，满足正态分布;
noise_white=noise_white/max(abs(noise_white));    % 白噪声信号幅度归一化，此处白噪声幅值范围：0~1;