函数生成

方波信号的生成器，用得多了自然会挑。这个用 squareWave 写的函数就挺顺手，MATLAB环境下跑起来还蛮稳的。你只要给它总时间和周期，立马就能生成一组代表方波的数组，想要画图也支持，输入plotChk就行。 调参也方便，Amin、Amax 控制最小最大振幅，res可以调分辨率，粗的细的全靠你定。想偷懒直接来一行：[y] = squareWave(10,1)，要精细控制就用：[y] = squareWave(10,1,-1,1,1,1e5)，响应也快，代码也简单。 这种工具最适合搞模拟、测试信号系统的场景，不想写复杂逻辑的朋友直接复用就好。如果你在做方波相关的仿真、傅里叶展开或者逆变电路

BA 网络的 Matlab 生成函数，挺适合想快速上手无标度网络建模的你。结构清晰，参数设置也简单，适合做复杂网络、传播模拟之类的研究。调用起来就像普通函数一样，传个初始节点数、每次连边数，直接出结果，不磨叽。你要是平时写算法研究，或者想复现个模型，这套代码还挺省事的。 优化过的邻接矩阵也能找得到，用起来内存省多，跑大图也不卡。链接我也整理好了，你可以顺手看看有没有别的能用得上的，比如 ER 网络生成、邻接矩阵压缩优化、随机整数工具什么的。 如果你正在做网络结构的研究，或者教学实验中用 Matlab 比较多，这套代码值得收藏一下。

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

常见矩阵生成函数zeros(m,n)用于创建一个大小为m行n列的零矩阵，当m=n时可简写为zeros(n)。ones(m,n)生成一个m行n列的全为1的矩阵，当m=n时可写为ones(n)。eye(m,n)生成一个m行n列的单位对角线矩阵，当m=n时简写为eye(n)。diag(X)根据输入X的类型生成对应的对角矩阵，若X为矩阵，则为其主对角线向量；若X为向量，则为以X为主对角线的对角矩阵。tril(A)提取矩阵A的下三角部分，triu(A)提取矩阵A的上三角部分。rand(m,n)生成一个大小为m行n列的0～1均匀分布的随机矩阵，当m=n时简写为rand(n)。randn(m,n)生成均值为

这个心电图生成函数是用MATLAB编写的，可以方便地在各种平台上使用。只需复制其中的关键代码，即可生成所需数量的ECG信号，每个信号的数据点数由输入参数决定。

您可以通过dbo.FunGetUUID32函数简单地获取到32位UUID，操作非常便捷。

矩阵操作工具箱的那套特殊矩阵函数，挺适合日常用 MATLAB 写 demo 或搭框架的你。像tzeros(m,n)、tones(m,n)这些函数，名字就直白，干啥一看就明白。最常用的几个基本类型都能直接一行生成，响应也快，代码也干净。 elmat 库的设计挺贴合工程习惯，比如teye(m,n)直接生成单位矩阵，懒得写循环也不用调系统函数。而trand(m,n)、tmagic(N)这些就更适合教学和算法可视化，有点意思。 对了，如果你用的是增强版的 elmat+ 2.2，功能还扩展了一些，比较适合做一些批量矩阵生成任务，兼容性也不错，建议去 elmat+工具箱看看。 如果你经常在 MATLAB

以下是matlab生成高斯白噪声的两个函数的详细总结。

资料来源本教程基于和的MATLAB练习。概述在本周的演习中，我们将对流方程应用于具有空间可变对流系数（流动力侵蚀）的基岩河侵蚀。要求您修改入门Python脚本以生成图并回答与图有关的问题。问题1-河流剖面演变简介在本练习中，我们将使用Python脚本绘制河流轮廓。该脚本执行了回答以下问题所需的所有基本计算，但是您需要对脚本进行一些更改以完成练习。首先，下载一个文件副本并在Spyder中打开它。第1部分-检查代码该程序将河流切割成100公里宽的景观，初始平面海拔高度为1500 m。河流切口是使用所述的流-功率侵蚀方程来计算的。对于这一部分，您应该执行以下操作：仔细阅读Python源代码和注释。该

MATLAB 周期噪声 生成函数：imnoise3。该函数用于产生具有周期性噪声的图像。代码如下： function output = imnoise3(img, frequency) % 生成周期性噪声 [rows, cols] = size(img); [X, Y] = meshgrid(1:cols, 1:rows); noise = sin(2 * pi * frequency * X / cols) + sin(2 * pi * frequency * Y / rows); output = double(img) + noise; end