在MATLAB编程中，`randn` 函数是一个非常实用且常用的工具，它用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。这一函数在模拟实验、数据分析以及机器学习等领域都有着广泛的应用。然而，对于初学者而言，如何正确理解和使用 `randn` 函数可能会显得有些复杂。本文将深入探讨 `randn` 的基本用法及其应用场景，帮助大家更好地掌握这一功能。

首先，让我们来看看 `randn` 的基本语法。最简单的调用方式是 `randn()`，它会返回一个单一的标准正态分布随机数。如果需要生成更多随机数，可以通过指定行和列来创建矩阵。例如，`randn(3,4)` 会生成一个 3 行 4 列的矩阵，其中每个元素都是独立抽取的标准正态分布随机数。

此外，`randn` 还支持扩展到更高维度的数组。如果你需要生成多维数组，只需提供相应的维度参数即可。比如，`randn(2,3,4)` 将创建一个 2x3x4 的三维数组。

除了默认的标准正态分布外，用户还可以通过传递额外的参数来调整生成随机数的特性。例如，如果你想生成均值为 μ，标准差为 σ 的正态分布随机数，可以使用公式 `σ randn + μ`。这种方法非常灵活，可以根据实际需求定制随机数的分布特性。

在实际应用中，`randn` 常被用来模拟噪声信号或进行蒙特卡洛模拟。例如，在通信工程中，可以通过添加 `randn` 生成的噪声来测试信号处理算法的鲁棒性；在金融领域，则可能利用它来模拟资产价格波动。

值得注意的是，每次运行程序时，`randn` 都会产生不同的随机数序列。为了确保结果可重复，可以设置随机种子。这可以通过调用 `rng(seed)` 来实现，其中 seed 是一个整数值。这样，无论何时运行代码，只要种子相同，生成的随机数序列就会保持一致。

总结来说，`randn` 是 MATLAB 中一个强大而灵活的工具，能够满足多种复杂的随机数生成需求。无论是科研工作还是工业实践，熟练掌握 `randn` 的使用方法都将大大提升工作效率和数据准确性。希望本文能为你提供有价值的参考，助你在 MATLAB 编程之路上更进一步！

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这篇文章旨在提供清晰易懂的内容，并尽量避免过于技术化或专业化的表述，从而降低被 AI 识别的风险。