Exponenta Banner

Bernoulli Binary Generator

Сгенерируйте распределенные Бернулли случайные двоичные числа

расширьте все на странице
  • Библиотека:

  • Communications Toolbox / Источники Коммуникации / Случайные Источники данных

  • Bernoulli Binary Generator block

Описание

Блок Bernoulli Binary Generator генерирует случайные двоичные числа с помощью Бернуллиевого распределения. Используйте этот блок, чтобы сгенерировать случайные биты данных, чтобы симулировать системы цифровой связи и получить показатели производительности, такие как частота ошибок по битам. Бернуллиевое распределение параметром p производит нуль с вероятностью p и один с вероятностью 1-p. Бернуллиевое распределение имеет среднее значение 1-p и отклонение p (1-p). Параметр Probability of zero задает p и может быть любым вещественным числом в области значений [0, 1].

Выходной сигнал может быть вектор-столбцом или вектором-строкой, двумерной матрицей или скаляром. Номер строк в выходном сигнале соответствует количеству выборок в одной системе координат и определяется параметром Samples per frame. Номер столбцов в выходном сигнале соответствует количеству каналов и определяется числом элементов в параметре Probability of zero. Для получения дополнительной информации смотрите Источники, и Впитывает Руководство пользователя Communications Toolbox™

Порты

Вывод

развернуть все

Сигнал выходных данных, возвращенный как скаляр, вектор или матрица.

Типы данных: double

Параметры

развернуть все

Вероятность нуля должна быть в области значений [0, 1]. Число элементов в параметре Probability of zero соответствует количеству независимых каналов выход от блока. Бернуллиевое распределение параметром p производит нуль с вероятностью p и один с вероятностью 1-p.

Выберите Parameter использовать параметр Initial seed, чтобы задать начальный seed для генератора случайных чисел.

Примечание

Когда параметр Source of initial seed устанавливается на Auto и параметр Simulate using устанавливается на Code generation, генератор случайных чисел использует начальный seed нуля. В этом случае блок генерирует те же случайные числа каждый раз, когда он запускается. Чтобы гарантировать, что различные начальные seed использования модели, устанавливает параметр Simulate using на Interpreted execution. Если при запуске Interpreted execution в Rapid accelerator режим, затем модель ведет себя то же самое как Code generation режим.

Зависимости

Выберите Auto для блока, чтобы использовать глобальный поток случайных чисел в качестве начального seed. Для получения дополнительной информации смотрите Управление Global Stream Используя RandStream и Генераторы случайных чисел.

Если вы устанавливаете параметр Initial seed на постоянное значение, то получившаяся последовательность повторяема.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Source of initial seed на Parameter.

Выведите шаг расчета в виде -1 или положительная скалярная величина, которая представляет время между каждой выборкой выходного сигнала. Если Sample time установлен в -1, шаг расчета наследован от нисходящего потока. Для получения информации об отношении между Sample time и Samples per frame, смотрите Демонстрационную Синхронизацию.

Выборки на систему координат в одном канале выходного сигнала в виде положительного целого числа. Для получения информации об отношении между Sample time и Samples per frame, смотрите Демонстрационную Синхронизацию.

Выберите тип данных для выходного сигнала.

Тип симуляции, чтобы запуститься в виде Code generation или Interpreted execution.

  • Code generation – Симулируйте модель при помощи сгенерированного кода C. В первый раз, когда вы запускаете симуляцию, Simulink® генерирует код С для блока. Код С снова используется для последующих симуляций, если модель не изменяется. Эта опция требует дополнительного времени запуска, но скорость последующих симуляций быстрее, чем Interpreted execution.

  • Interpreted execution – Симулируйте модель при помощи интерпретатора MATLAB®. Эта опция требует меньшего количества времени запуска, чем Code generation метод, но скорость последующих симуляций медленнее. В этом режиме можно отладить исходный код блока.

Примеры модели

Generate Bernoulli Binary Numbers

Сгенерируйте бернуллиевые двоичные числа

Откройте Бернуллиевую модель генератора. Модель генерирует двоичные данные, применяет модуляцию BPSK и отображает вывод.

Характеристики блока

Типы данных

Boolean | double | integer | single

Многомерные сигналы

no

Сигналы переменного размера

no

Больше о

развернуть все

Вопросы совместимости

развернуть все

Поведение изменяется в R2020a

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью Simulink® Coder™.

Смотрите также

Блоки

Функции

Представлено до R2006a

Документация Communications Toolbox

Поддержка