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Matlab(mathworks.com) 随机数生成方法 （转自雅虎空间） 第一种方法是用 random 语句，其一般形式为 y = random(‘分布的英文名’,A1,A2,A3,m,n)， 表示生成 m 行 n 列的 m × n 个参数为 ( A1 , A2 , A3 ) 的该分布的随机数。例如: (1) R = random(‘Normal’,0,1,2,4): 生成期望为 0,标准差为 1 的(2 行 4 列)2× 4 个正态随机数 (2) R = random(‘Poisson’,1:6,1,6): 依次生成参数为 1 到 6 的(1 行 6 列)6 个 Poisson 随机数 第二种方法是针对特殊的分布的语句： 一． 几何分布随机数 （下面的 P，m 都可以是矩阵） R = geornd(P) （生成参数为 P 的几何随机数） R = geornd(P,m) （生成参数为 P 的 × m 个几何随机数） １ R = geornd(P,m,n) （生成参数为 P 的 m 行 n 列的 m × n 个几何随机数） 例如 (1) R = geornd(1./ 2.^(1:6)) ( 生成参数依次为 1/2,1/2^2,到 1/2^6 的 6 个几何随机数) (2) R = geornd(0.01,[1 5]) (生成参数为 0.01 的（１行５列）5 个几何随机数).
二．Beta 分布随机数 R = betarnd(A,B) （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数） R = betarnd(A,B,m) （生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数） １ R = betarnd(A,B,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）.
三．正态随机数 R = normrnd(MU，SIGMA) （生成均值为 MU，标准差为 SIGMA 的正态随机数） R = normrnd(MU，SIGMA,m) （生成 1× m 个正态随机数）
R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数） 例如 (1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 生成 5 个正态(0,1) 随机数
(2) R = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3) 生成期望依次为[1,2,3;4,5,6], 方差为 0.1 的 2× 3 个正态随机数．
四．二项随机数：类似地有 R = binornd(N,P) R = binornd(N,P,m) R = binornd(N,p,m,n) 例如 n = 10:10:60; r1 = binornd(n,1./n) 或 r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) （都生成参数分别为 1 1 ), L, ( 60, ) 的６个二项随机数． (10, 10 60
五．自由度为 V 的 χ 2 随机数： R = chi2rnd(V) R = chi2rnd(V R = chi2rnd(V ,m) ,m,n)
六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp 随机数）： 1 MU R = exprnd(MU) R = exprnd(MU,m) R = exprnd(MU,m,n)
七．自由度为 V1， V2 的 F 分布随机数： R = frnd(V1，V2) R = frnd(V1， V2,m) R = frnd(V1，V2,m,n)
八． Γ ( A, λ ) 随机数： R = gamrnd（A,lambda） R = gamrnd（A,lambda,m) R = gamrnd（A,lambda,m,n)
九．超几何分布随机数： R = hygernd(N,K,M) R = hygernd(N,K,M,m) R = hygernd(N,K,M,m,n)
十．对数正态分布随机数 R = lognrnd(MU，SIGMA) R = lognrnd(MU，SIGMA,m) R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)
十一．负二项随机数： R = nbinrnd(r,p) R = nbinrnd(r,p,m) R = nbinrnd(r,p,m,n)
十二．Poisson 随机数： R = poissrnd(lambda) R = poissrnd(lambda,m) R = poissrnd(lambda,m,n) 例如，以下 3 种表达有相同的含义：lambda = 2; R = poissrnd(lambda,1,10) （或 R = poissrnd(lambda,[1 10]) 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))
十三．Rayleigh 随机数： R = raylrnd(B) R = raylrnd(B,m) R = raylrnd(B,m,n)
十四．V 个自由度的 t 分布的随机数： R = trnd(V) R = trnd(V,m) R = trnd(V,m,n)
42 十五．离散的均匀随机数： R = unidrnd(N) R = unidrnd(N,m) R = unidrnd(N,m,n)
十六．[A,B] 上均匀随机数 R = unifrnd(A,B) R = unifrnd(A,B,m) R = unifrnd(A,B,m,n) 例如 unifrnd(0,1:6)与 unifrnd(0,1:6,[1 6]) 都依次生成[0,1] 到[0,6]的６个均匀随机数．:
十七．Weibull 随机数 R = weibrnd(A,B) R = weibrnd(A,B,m) R = weibrnd(A,B,m,n)
比如要将矩阵A中小于10的值，变为0，可以：A(A<10)=0
把向量变成矩阵reshape(A, n, m)
Matlab 获取仅当前路径下的文件夹名
d = dir(‘D:\Temp\18’);
isub = [d(:).isdir]; %# returns logical vector
nameFolds = {d(isub).name}’;
nameFolds(ismember(nameFolds,{‘.’,’..’})) = [];
http://blog.csdn.net/yangyangyang20092010/article/details/42407551
Matlab如何将元胞数组输出到txt或dat文件中 http://blog.csdn.net/yixianfeng41/article/details/52591408
http://www.ilovematlab.cn/thread-48969-1-1.html http://jingyan.baidu.com/article/bea41d43bbb6f5b4c51be6b9.html
Matlab hold on, box on区别 多个曲线，legend(‘123’,’234’,…)
Matlab load函数 load(‘example.mat’)
plot(x)：x为m*n的矩阵， plot(x)命令为矩阵的每一列画出一条线，共n条，曲线的横坐标为向量1：m，m是矩阵的行数。
matlab整数除法：
floor(a/b)
