MATLAB生成伪随机序列的程序

详细介绍了在GPS信号捕获和跟踪过程中，如何使用Matlab进行伪随机序列的仿真。随着GPS技术的发展，正确理解和模拟伪随机序列对信号处理至关重要。通过Matlab工具，可以有效模拟并优化GPS信号处理算法。

该资源提供生成斐波那契随机序列的代码实现。用户可根据自身需求，利用代码生成特定长度和范围的随机序列。

要运行一个学习者的单个实例，请使用exampleKNN.m脚本。要重新运行实验，请运行deployConfig.m。我们总共实施了五名学习者：随机抽样-按比例随机抽取训练集中标签的比例随机森林-传统的随机森林算法，以固定深度生长自举树-预测由树预测的标签的模式KNN（k最近邻）-从训练集中预测k最近邻标签的模式朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中计数来学习概率，并根据未归一化的贝叶斯规则预测具有最高概率的标签Logistic回归-传统的logistic回归分类器使用Barzilai Borwein方程对更新进行了梯度下降训练-预测每个输出最可能的标签我

介绍了一种基于改进型 Ziggurat 算法的快速伪随机数生成器 (PRNG) 实现，用于生成指数分布和正态分布的随机数。 实现语言: C/C++, Fortran, Python, Matlab 源代码: exponential.h 和 normal.h 使用方法:* C/C++: 将源代码文件所在目录添加到编译器的路径中，并参考 Benchmarks/profile.c 文件中的示例进行使用。* Fortran: 采用GNU Fortran编译。* Python: 使用 pip install fast_prng 命令安装。模块函数的使用方法与 NumPy 中同名函数类似。* M

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。

MATLAB 的随机整数生成利器 RANDINTERVAL，用起来真的是又快又顺手。是做模拟、采样的时候，随手一行代码就能搞定指定区间内的随机整数，省心多了。还能自选开闭区间、支持唯一性控制，灵活得。比如你要在 1~5 之间生成 10 个整数，只要一句 RANDINTERVAL([1 5], 10) 就搞定。 想搞点高级玩法？也行。加个 'unique' 参数还能确保每个数都不重复。但注意哦，如果你要求的数量比区间大，那可就会报错。模拟分布也挺有意思，通过区间微调甚至能“拟一拟”其他分布形式，虽然不是正统的办法，但应付多场景也够用了。 ，RANDINTERVAL这个工具，用得溜了，模拟实验、抽

在Matlab开发中，为生成(1,-1)的随机矩阵A，可以优化代码以避免循环。

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。

此资料仅供学习参考之用。