**一、基本方法：randi函数**
最直接的方法是使用内置函数 `randi` 来产生指定范围内的整数随机数组，并将其限制为仅包含 0 和 1：
matlab
% 设置所需的二进制序列长度
sequence_length = 50;
% 使用 randi 函数生成等可能的 0/1 序列
binary_sequence =(randi([0,1], [1, sequence_length]));
上述代码将会创建一个长度为50的一维向量，其中每个元素都是独立且均匀分布于{0,1}之间的随机变量。
**二、针对特定概率分布：binornd函数**
若需要按照一定的成功（取值为1）的概率p生成伯努利实验结果，则可采用 binornd 函数：
matlab
% 设定成功的概率 p 及所需试验次数 (即序列长度)
probability_of_success = 0.3;
sequence_length = 20;
% 利用 binornd 创建服从参数为 p 的二项分布的随机 binary 序列
binary_sequence_with_probability = binornd(1, probability_of_success, [1, sequence_length]);
此段代码会依据给定的成功率0.3，模拟进行20次伯努利试验得到的结果作为我们的随机二进制序列。
总结来说，在 MATLAB 中构建满足不同需求的随机二进制序列表现了该工具强大的数值计算与处理能力。通过灵活运用诸如 randi 和 binornd 这样的内建函数，我们可以高效地完成各类涉及二元随机过程的问题求解及数据分析任务。同时这也为我们理解并探索更为复杂的数字信号处理算法提供了基础实践平台。