Генерировать случайно распределенные значения
Инструментарий/источники системы DSP
Блок случайного источника генерирует кадр M значения, полученные из равномерного или гауссова псевдослучайного распределения. Определить M в параметре Samples per frame.
Source type - униформа или гауссоваUniform (по умолчанию) | GaussianРаспределение, из которого извлекаются случайные значения, Uniform или Gaussian.
Если для параметра Тип источника задано значение Uniformвыходные выборки извлекаются из однородного распределения, минимальное и максимальное значения которого задаются параметрами Минимум (Minimum) и Максимум (Maximum) соответственно. Все значения в этом диапазоне с одинаковой вероятностью будут выбраны. Вектор длины N, заданный для одного или обоих этих параметров, генерирует выходной сигнал N-канала (матрица M-на-N), содержащий уникальное случайное распределение в каждом канале.
Например, укажите
Минимум = [0 0 -3 -3]
Максимум = [10 10 20 20]
для формирования четырехканального выходного сигнала, первый и второй столбцы которого содержат случайные значения в диапазоне [0, 10], а третий и четвертый столбцы содержат случайные значения в диапазоне [-3, 20]. Если в качестве вектора указан только один из параметров Минимум (Minimum) и Максимум (Maximum), скаляр блока расширяет другой параметр так, чтобы он был той же длины, что и вектор.
Если для параметра Тип источника задано значение Gaussian, также необходимо задать параметр Method, который определяет метод, с помощью которого блок вычисляет вывод.
Method - Метод вычисления гауссовых случайных значенийZiggurat (по умолчанию) | Sum of uniform valuesСпособ, с помощью которого блок вычисляет гауссовы случайные значения:
Ziggurat - Производит гауссовы случайные значения с помощью метода зиггурата.
Sum of uniform values - Производит гауссовы случайные значения путем сложения и масштабирования равномерно распределенных случайных сигналов на основе центральной предельной теоремы. Эта теорема утверждает, что распределение вероятности суммы достаточно большого числа случайных величин приближается к гауссову распределению. Необходимо задать параметр Количество однородных значений для суммирования, который определяет количество равномерно распределенных случайных чисел для суммирования, чтобы получить одно гауссово случайное значение.
Для обеих настроек параметра Метод (Method) выходные выборки берутся из нормального распределения, определяемого параметрами Среднее (Mean) и Отклонение (Variance). Вектор длины N, заданный для одного или обоих параметров «Среднее» и «Отклонение», генерирует выходной сигнал N-канала (матрица кадров M-на-N), содержащий отдельное случайное распределение в каждом столбце. Если в качестве вектора указан только один из этих параметров, скаляр блока расширяет другой параметр таким образом, что он имеет ту же длину, что и вектор.
Чтобы включить этот параметр, задайте для параметра Тип источника значение Gaussian. Дополнительные сведения см. в разделе Тип источника.
Number of uniform values to sum - Количество одинаковых значений для суммирования12 (по умолчанию)Число равномерно распределенных случайных значений для суммирования для вычисления одного числа в гауссовом случайном распределении.
Чтобы включить этот параметр, задайте для параметра Тип источника значение Gaussian и метод для Sum of uniform values. Дополнительные сведения см. в разделе Тип источника.
Minimum - Минимальное значение равномерного распределения0 (по умолчанию) | скаляр | векторМинимальное значение равномерного распределения, указанное как конечный скаляр или вектор.
Настраиваемый: Да
Чтобы включить этот параметр, задайте для параметра Тип источника значение Uniform.
Настраивается (Simulink) только в режиме моделирования.
Maximum - Максимальное значение равномерного распределения1 (по умолчанию) | скаляр | векторМаксимальное значение равномерного распределения, указанное как конечный скаляр или вектор.
Настраиваемый: Да
Чтобы включить этот параметр, задайте для параметра Тип источника значение Uniform.
Настраивается (Simulink) только в режиме моделирования.
Mean - Среднее значение гауссова распределения0 (по умолчанию) | скаляр | векторСреднее гауссова (нормального) распределения, заданного как конечный скаляр или вектор.
Настраиваемый: Да
Чтобы включить этот параметр, задайте для параметра Тип источника значение Gaussian.
Настраивается (Simulink) только в режиме моделирования.
Variance - Дисперсия гауссова распределения1 (по умолчанию) | скаляр | векторДисперсия гауссова (нормального) распределения.
Чтобы включить этот параметр, задайте для параметра Тип источника значение Gaussian.
Настраивается (Simulink) только в режиме моделирования.
Repeatability - Повторяемость блочного выходаSpecify seed (по умолчанию) | Repeatable | Not repeatableПараметр Repeatability определяет, будет ли блок выводить один и тот же сигнал при каждом запуске моделирования. Можно задать для параметра одну из следующих опций:
Repeatable - Выводит один и тот же сигнал при каждом запуске моделирования. При первом запуске моделирования блок случайным образом выбирает начальное начальное значение. Блок повторно использует те же начальные значения при каждом повторном запуске моделирования.
Specify seed - Выводит один и тот же сигнал при каждом запуске моделирования. Каждый раз при выполнении моделирования блок использует начальные значения, указанные в параметре Начальное значение (Initial seed). См. также раздел Начальное начальное число.
Not repeatable - Не выводит один и тот же сигнал при каждом запуске моделирования. Каждый раз при выполнении моделирования блок случайным образом выбирает начальное начальное значение.
Initial seed - Начальное начальное число для генератора случайных чисел1 (по умолчанию) | скаляр | векторНачальное начальное число, используемое для генератора случайных чисел, заданного как конечный скаляр или вектор. Генератор создает идентичную последовательность псевдослучайных чисел каждый раз, когда он выполняется с конкретным начальным начальным числом.
Чтобы задать N начальных значений для N-канального действительного выходного сигнала, задайте для параметра Complexity значение Real и введите одно из следующих значений в параметре Initial seed:
Вектор Length-N начальных чисел - использует каждый элемент вектора в качестве начального числа для соответствующего канала на выходе N-канала.
Одиночный скаляр (Single scalar) - использует скаляр для генерации N случайных значений в качестве начальных значений для выхода N-канала.
Чтобы задать начальные значения для N-канального комплексного выходного сигнала, задайте для параметра Complexity значение Complex и введите одно из следующих значений в параметре Initial seed:
Вектор длины-N начальных семян - Использование каждый векторный элемент как начальное семя для создания N каналы реальных случайных ценностей. Блок использует пары смежных значений в каждом из этих каналов в качестве действительной и мнимой составляющих конечного выхода, как показано на следующем рисунке.
Одиночный скаляр - использует скаляр для генерации N случайных значений в качестве начальных значений для генерации N каналов реальных случайных значений. Блок использует пары смежных значений в каждом из этих каналов в качестве действительной и мнимой составляющих конечного выхода, как показано на следующем рисунке.
Настраиваемый: Да
Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Repeatability значение Specify seed.
Настраивается (Simulink) только в режиме моделирования.
Inherit output port attributes - Наследование параметров выходного порта из дочернего блокаoff (по умолчанию) | onПри установке этого флажка блок наследует режим выборки, время выборки, тип выходных данных, сложность и размеры сигнала от нижестоящего блока. При установке этого флажка отключаются параметры «Sample mode», «Sample time», «Samples per frame», «Output data type» и «Complexity».
Предположим, что требуется обратно распространить вектор 1-D. Выходной сигнал блока случайного источника является вектором 1-D длины М, где длина М наследуется от нисходящего блока. Если параметры Minimum, Maximum, Mean или Variance задают N каналов, то выходные данные вектора 1-D содержат M/N выборок из каждого канала. Ошибка возникает в этом случае, когда M не является целым кратным N.
Предположим, что требуется обратно распространить сигнал M-на-N. Когда N >1, ваш сигнал имеет N каналов. Когда N = 1, ваш сигнал имеет M каналов. Значение параметров Minimum, Maximum, Mean или Variance может быть скаляром или вектором длины, равной числу каналов. Эти параметры можно задать как векторы строк или столбцов, за исключением тех случаев, когда сигнал является вектором строк. В этом случае параметры Минимум (Minimum), Максимум (Maximum), Среднее (Mean) или Отклонение (Variance) также должны быть указаны как вектор строки.
Sample mode - Дискретный или непрерывныйDiscrete (по умолчанию) | ContinuousОбразец режима, указанный как Continuous или Discrete.
При установке для параметра «Образец» значения Discrete, значение параметра времени выборки, Ts, определяет период выборки случайной последовательности. В этом режиме блок генерирует количество выборок, заданное значением M параметра Samples per frame, и выводит этот кадр с периодом MT.
При установке для параметра «Образец» значения Continuousблок сконфигурирован для непрерывной работы, а параметры Sample time и Samples per frame отключены. Следует отметить, что многие блоки Toolbox™ системы DSP не принимают непрерывные входные сигналы.
Чтобы включить этот параметр, снимите флажок Наследовать атрибуты выходного порта.
Sample time - Период выборки выходных данных1 (по умолчанию) | скалярПериод выборки, Ts, случайной выходной последовательности, когда режимом выборки является Discrete, указано как положительное, конечное, скалярное. Период выходного кадра - MT.
Чтобы включить этот параметр, снимите флажок Inherit output port attributes и установите для параметра Sample mode значение Discrete.
Samples per frame - Выборки на выходной кадр1 (по умолчанию) | положительное целое числоЧисло отсчетов M в каждом выходном кадре, указанное как положительное целое число. Период выходного кадра - MT.
Чтобы включить этот параметр, снимите флажок Inherit output port attributes и установите для параметра Sample mode значение Discrete.
Output data type - Тип выходных данныхDouble (по умолчанию) | SingleТип данных вывода, определяемый как одинарная или двойная точность.
Чтобы включить этот параметр, снимите флажок Наследовать атрибуты выходного порта.
Complexity - Сложность выходных данныхReal (по умолчанию) | ComplexСложность вывода, указанная как Real или Complex. Эти настройки управляют всеми каналами вывода, поэтому реальные и сложные данные не могут быть объединены в одном и том же выводе. Для сложных выходных данных с Uniform распределение, действительная и мнимая компоненты в каждом канале извлекаются из одного и того же равномерного случайного распределения, определяемого параметрами Минимум (Minimum) и Максимум (Maximum) для этого канала.
Для сложных выходных данных с Gaussian распределение, действительная и мнимая составляющие в каждом канале взяты из нормальных распределений с различными средствами. В этом случае параметр Mean для каждого канала должен задавать комплексное значение; реальная составляющая параметра Mean определяет среднее значение реальных составляющих в канале, а мнимая составляющая определяет среднее значение мнимых составляющих в канале. Если вещественный или мнимый компонент опущен из параметра Mean, для среднего значения этого компонента используется значение по умолчанию 0.
Например, параметр Mean имеет значение [5+2i 0.5 3i] генерирует трехканальный выход с помощью следующих средств.
Канал 1 - среднее значение | вещественное = 5 | мнимый = 2 |
Канал 2 - среднее значение | real = 0.5 | мнимый = 0 |
Средний канал 3 | real = 0 | мнимый = 3 |
Для комплексного выходного сигнала параметр «Дисперсия» («Disvision») ((«Disvision»), («δ 2»), определяет общую дисперсию для каждого выходного канала. Это сумма отклонений действительной и мнимой составляющих в этом канале.
Указанная дисперсия поровну делится между действительной и мнимой компонентами, так что
Чтобы включить этот параметр, снимите флажок Наследовать атрибуты выходного порта.
Типы данных |
|
Прямой проход |
|
Многомерные сигналы |
|
Сигналы переменного размера |
|
Обнаружение пересечения нулей |
|
rand | randn | RandStream