Exponenta Banner
exponenta event banner

berconfint

Оценка вероятности ошибки и доверительный интервал моделирования Монте-Карло

свернуть все на странице

Синтаксис

[errprobest, interval] = berconfint (nerrs, ntrials)
[errprobest, interval] = berconfint (nerrs, ntrials, level)

Описание

[errprobest,interval] = berconfint(nerrs,ntrials) возвращает оценку вероятности ошибки и 95% доверительный интервал для моделирования Монте-Карло ntrials испытания с nerrs ошибки.

пример

[errprobest,interval] = berconfint(nerrs,ntrials,level) определяет уровень достоверности.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Вычислите доверительный интервал для моделирования системы связи, которая имеет 100 битовых ошибок в 106 испытаниях. Частота битовых ошибок (BER) для этого моделирования составляет 10-4.

Вычислите 90% доверительный интервал для BER системы. Продукция показывает, что с 90%-м уровнем доверия ЧАСТОТА ОШИБОК ПО БИТАМ для системы между 0,0000841 и 0.0001181.

nerrs = 100;    % Number of bit errors in simulation
ntrials = 10^6; % Number of trials in simulation
level = 0.90;   % Confidence level
[ber,interval] = berconfint(nerrs,ntrials,level)
ber = 1.0000e-04

interval = 1×2
10-3 ×

    0.0841    0.1181

Пример использования выходных данных berconfint для вывода на график BER полос ошибок см. раздел Использование фитинга кривой на графике частоты ошибок.

Входные аргументы

свернуть все

Количество ошибок из результатов моделирования Монте-Карло, указанное как скаляр.

Типы данных: single | double

Количество испытаний из результатов моделирования Монте-Карло, указанных как скаляр.

Типы данных: single | double

Уровень достоверности для моделирования Монте-Карло, заданный как скаляр в диапазоне [0, 1].

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Оценка вероятности ошибки для моделирования Монте-Карло, возвращенная как скаляр.

  • Если ошибки и испытания измерены в битах, вероятность ошибки представляет собой частоту битовых ошибок (BER).

  • Если ошибки и испытания измеряются символами, вероятность ошибки представляет собой частоту ошибок символов (SER).

Доверительный интервал для моделирования Монте-Карло, возвращаемый в виде двухэлементного вектора-столбца, который перечисляет конечные точки доверительного интервала для доверительного уровня, заданного входом level.

Ссылки

[1] Иероним, Мишель К., Филипп Балабан и К. Сэм Шанмуган. Моделирование систем связи. Второе издание. Нью-Йорк: Kluwer Academic/Plenum, 2000.

См. также

Приложения

Функции

Представлен до R2006a

Документация по инструментам связи

Поддержка