生成随机纤维Matlab开发中的盒子内纤维生成

如果您需要在一个2D凸多边形内生成均匀分布的随机点，可以利用MATLAB的randPolygone函数。该函数基于randTriangle来处理三角形，并确保多边形内的每个区域都有相同的采样机会。以下是一些示例：三角形=[0,0;10,0;2,3]; 洛桑奇=[0,0;2,1;0,2;-2,1]; 卡雷=[0,0;2,0;2,2;0,2]; 六边形=[0,0;10,1;30,8;20,8;0,5]; 十二角形顶=[cos(linspace(0,2pi,13))', sin(linspace(0,2pi,13))']; 十二角形=rTriangle=randPolygone(十二角形顶,1e4);

来自各种概率分布的随机数是MATLAB开发中常见的需求，包括二项式、几何、一般离散和帕累托分布。这些例程展示了如何从不同分布生成随机数，详细信息请参阅： http://www.math.uu.se/research/telecom/software

介绍了在Matlab中生成随机瑞利信道的函数方法，并通过参数调用来实现。瑞利信道模拟在通信系统设计中具有重要意义，能够帮助工程师评估系统性能。

编写一个Matlab程序，可以生成一组 m×n 的正交向量。程序的输入是两个标量 m 和 n，其中 n ≤ m。例如，输入 >> get_orthonormal(5,4)，将产生如下正交向量： 0.1503 -0.0884 -0.0530 0.8839 -0.4370 -0.7322 -0.1961 -0.2207 -0.3539 0.3098 0.7467 -0.0890 0.7890 -0.1023 0.0798 -0.3701 -0.1968 0.5913 -0.6283 -0.1585。

生成Gamma分布的随机变量涉及统计分布理论中的参数设置。输入参数包括数组大小(N, M)，比例参数b（b > 0），形状参数c（c > 0）。概率密度函数(pdf)定义为 p(x) = (x/b)^(c-1) * exp(-x/b) / (b * gamma(c))，其中gamma(c)是Gamma函数。该分布的平均值为bc，方差为b^2c。详细生成方法参考链接：http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_distribution#Generating_gamma-distributed_random_variables。

MATLAB生成伪随机序列的程序，欢迎有需要的同学下载使用，祝学习顺利！

Tuyen Tran (tuyen.tran@rutgers.edu)在2015年提出了一种基于Zipf分布生成随机数的方法。根据该方法，可以在Matlab环境下开发生成符合Zipf分布的随机数的程序。Zipf分布的特性使得生成的随机数集中在少数几个值上，这在某些应用中具有重要意义。详细信息可以参考维基百科的Zipf定律条目。

在Matlab中生成任意分布的随机数有多种方法。其中一种是使用反函数法定理：如果随机变量X具有连续分布函数FX(x)，而r是(0,1)上的均匀分布随机变量，则X=FX^{-1}(r)。通过这个等式，可以利用(0,1)上的随机序列生成服从分布fX(x)的随机序列。

在Matlab中生成高斯随机数的过程涉及到使用内置函数或特定算法，这需要确保生成的随机数符合高斯分布特征。为了实现这一目标，通常使用randn函数或Box-Muller转换方法来生成所需的随机数序列。这些方法不仅仅能够生成符合高斯分布的随机数，还可以通过调整参数以控制均值和方差，从而满足具体的应用需求。