在Matlab中，处理随机数和高斯白噪声是许多工程和科研项目的基础操作。首先，随机数的生成可以通过`rand`函数实现，默认生成均匀分布的随机数。若需要更高阶的随机性，可以结合`randn`函数，它专门用于生成标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。例如：

```matlab

r = rand(1, 5); % 均匀分布随机数

n = randn(1, 5); % 高斯分布随机数

```

进一步地，高斯白噪声的添加则是模拟实际信号干扰的重要手段。通过调整均值和标准差，可轻松创建符合特定条件的高斯噪声。代码示例：

```matlab

mu = 0; sigma = 0.1; % 设定均值与标准差

noise = mu + sigma randn(1, 100); % 创建高斯白噪声

```

无论是仿真通信系统还是分析信号质量，这些工具都能助你一臂之力。💡 加入合适的噪声参数，让数据更贴近真实场景！快来试试吧~