网上一般按照下列代码利用函数randn产生高斯白噪声：

y=randn(1,2500); 
y=y-mean(y); 
y=y/std(y); 
a=0.0128; 
b=sqrt(0.9596); 
y=a+b*y;

就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列

我的看法：

首先randn是用来产生均值为0，方差为1的标准高斯分布的随机数，那么y=randn(1,2500);相当于是产生了2500个标准高斯分布的随机数，如果这2500个变量彼此是相互独立的，那么mean(y)应该等于0，std(y)应该等于1，N ( 0.0128, 0.9596 ) 可直接由y=a+b*y得到，为什么还要后面的代码呢？原来如果我们求mean(y)和std(y)会发现mean(y)并不是0，std(y)也并不是1，难道matlab在糊弄我们，从网上搜索原因，有种说法说是由于样本数取的太少，经过验证确实如此，但问题是我现在就需要生成2500个数，不需要那么多怎么办呢，这就是后面几条语句作用了。既然randn(1,2500)不是标准的那我们就自己手动把它化为标准的，y=y-mean(y); y=y/std(y); 就是这个作用，然后再利用y=a+b*y;就ok了！

有个疑问：

利用randn产生的序列是高斯噪声，怎么保证他是白噪声呢？白噪声不就是不同时刻的两个变量的取值是不相关的吗？那么randn(1,2500)怎么保证取得的这2500的随机数是不相关的呢？