利用matlab开发的拉丁化分层抽样技术，旨在生成同时具备分层特性和拉丁超立方体属性的随机样本

LSS 代码在 [0,1] 上生成 n 维均匀样本，这些样本同时是分层样本和拉丁超立方体样本。 该方法通过要求将样本放置在用户指定的 n 维层中来增强拉丁超立方体样本的样本设计的空间填充特性。 这具有改善样本设计的方差减少的效果——特别是改善与通过样本的变换的交互效应相关联的方差减少。 该方法详细描述于： Shields, MD 和 Zhang, J。“拉丁超立方体采样的概括”。 可靠性工程和系统安全。 （审查中）。 提供了一个简单的演示，以图形方式显示 2D 样本如何放置在拉丁超立方体单元和用户定义的层中。