дисперсия в randn (Matlab)

[spyphy]

Судя по описанию, функция randn() генерирует последовательность случайных чисел с нормальным распределением, средним значением = 0 и дисперсией = 1.
Как поменять амплитуду и среднее значение, то понятно.
Возникает вопрос, может ли как-нибудь изменить дисперсию или это вообще не возможно? Правда, я пока даже не знаю, будет ли это дисперсия на что-то влиять.
Вообще я решаю в матлабе диф. уравнение и мне добавить в него составляющую "белого шума".

-- Пт авг 05, 2011 12:16:05 --

spyphy в сообщении #473614 писал(а):

Судя по описанию, функция randn() генерирует последовательность случайных чисел с нормальным распределением, средним значением = 0 и дисперсией = 1.
Как поменять амплитуду и среднее значение, понятно.
Возникает вопрос, может ли как-нибудь изменить дисперсию или это вообще не возможно? Правда, я пока даже не знаю, будет ли это дисперсия на что-то влиять.
Вообще я решаю в матлабе диф. уравнение и мне добавить в него составляющую "белого шума".

[Yuri Gendelman]

spyphy в сообщении #473614 писал(а):

Судя по описанию, функция randn() генерирует последовательность случайных чисел с нормальным распределением, средним значением = 0 и дисперсией = 1.
Как поменять амплитуду и среднее значение, то понятно.
Возникает вопрос, может ли как-нибудь изменить дисперсию или это вообще не возможно?

Используйте $Y = \mu + \sigma X_{stand}$
Напоминаю, что дисперсия равна $\sigma^{2}$

[spyphy]

А ну да точно, как-то я не сразу осознал этот момент... То что я имел в виду под "амплитудой" (уровнем) шума в данном случае как раз и является величиной отклонения от среднего значения, т.е. корнем из дисперсии...

[spyphy]

Есть еще один момент (что б новую тему не начинать): когда я вставляю randn() прямо в систему диф. уравнений, то матлаб может надолго уходить в ступор. Видимо, там шаг вычислений начинает произвольно уменьшаться в процессе... Можно ли в ode45 задать фиксированный шаг. На сколько я понимаю, то функции

options = odeset('MaxStep',1);
options = odeset('InitialStep',1);

задают максимальный и начальный шаг, но не минимальный...

[photon]

randi() - дает равномерно распределенные целые
awgn() - добавление белого шума к сигналу