即，信道响应的能量或包络服从瑞利分布。若信道中存在一主要分量，例如直射信号（LoS），则信道响应的包络服从莱斯分布，对应的信道模型为莱斯衰落信道。通常将信道增益以等效基带信号表示，即用一复数表示信道的幅度和相位特性。
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莱斯分布（Rice distribution或Rician distribution）是一种连续概率分布，以美国科学家斯蒂芬·莱斯（en：Stephen O. Rice）的名字命名。正弦波加窄带高斯过程的包络概率密度函数分布称为莱斯（Rice）密度函数，也称广义瑞利分布。
高斯分布公式是X～N(μ，σ^2)，Y=(X-μ)/σ所以P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}。
———高斯分布即正态分布：是在机械产品和结构工程中，研究应力分布和强度分布时，最常用的一种分布形式。它对于因腐蚀、磨损、疲劳而引起的失效分布特别有用。
中文名 瑞利分布 外文名 Rayleigh Distribution 所属领域 通信 应用 无线网络 在随机过程里，正弦（余弦）信号加窄带高斯随机信号的包络服从莱斯分布。莱斯分布也称作广义瑞利分布。
1、调试程序时，随机数种子可以设常数，例如srand(54321)；用 rand() 产生均匀分布随机数 x1，x2 利用瑞利分布得正态分布随机数 y1，y2 再按要求线性缩放一下到[0.01，2] 区间。
2、error\n)；}}把生成的数据放入txt文件中，再导入matlab中，查看是否符合正态分布。matlab中用normplot()画图如下：很接近红线，说明很符合正态分布。再用以下代码进行精确性分析：得到H1=0，说明确实是正态分布。。
3、我们要产生的随机数就是这里的横坐标。基于以上思想，我们可以用程序实现在一定范围内服从正态分布的随机数。
4、2sigma原则：数值分布在（μ-2σ，μ+2σ）中的概率为0.9544；3sigma原则：数值分布在（μ-3σ，μ+3σ）中的概率为0.9974；其中在正态分布中σ代表标准差，μ代表均值x=μ即为图像的对称轴。
5、2sigma是0.9544百分比。sigma原则：数值分布在（μ-σ，μ+σ）中的概率为0.6526；3sigma原则：数值分布在（μ-3σ，μ+3σ）中的概率为0.9974；其中在正态分布中σ代表标准差，μ代表均值x=μ即为图像的对称轴。
6、u：数学期望或均值，是最有可能出现的结果。σ2：方差，数据的分散程度。
1、C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现。
2、利用瑞利分布得正态分布随机数 y1，y2 再按要求线性缩放一下到[0.01，2] 区间。
3、error\n)；}}把生成的数据放入txt文件中，再导入matlab中，查看是否符合正态分布。matlab中用normplot()画图如下：很接近红线，说明很符合正态分布。再用以下代码进行精确性分析：得到H1=0，说明确实是正态分布。。
4、既然产生的不是伪随机数，那么随机源就是问题的关键。随机源可以通过侦听和统计系统中的各种事件来模拟实现；这是一个很难的问题。通过C调用Matlab的功能就简单多了。
