指数修正的高斯分布（ex-Gaussian）：exGaussian分布（pdf和rand）; exGaussian 分布随机变量的差异 (pdf)-matlab开发

指数修正高斯 (exGaussian) 分布描述独立正态和指数随机变量的总和。 该分布被提议作为色谱峰形状的模型 [1]，也用于心理学、心理生理学和神经科学作为React时间模型 [2-4]。 让我们以React时间为例。 总React时间可以分为两个部分 [2，第 4 章]，[4]： - 决定回应所花费的时间（“决定部分”）； - 感知刺激和身体React所需的时间（“转导组件”） 转导分量可以通过具有 mu 平均值和 sigma 标准偏差的正态分布建模。 决策组件可以通过具有 tau 平均值的指数分布建模。 然后总React时间由 exGaussian 建模，参数为 mu、sigma 和 tau。 此提交包含三个处理 exGaussian 分布的函数： - exgauss_rnd.m 生成 exGaussian 随机数； - exgauss_pdf.m 计算 exGaussian