Bernoulli Binary Generator

Сгенерируйте Бернулли-распределенные случайные двоичные числа

Библиотека:
Communications Toolbox/Источники комм/Случайные источники данных

Описание

Блок Bernoulli Binary Generator генерирует случайные двоичные числа с помощью распределения Бернулли. Используйте этот блок для генерации случайных бит данных, чтобы симулировать системы цифровой связи и получить эффективность метрики, такие как вероятность битовой ошибки. Распределение Бернулли с p параметра вырабатывает нуль с p вероятностей и единицу с 1-p вероятностей. Распределение Бернулли имеет среднюю 1-p значений и p отклонения (1-p). Параметр Probability of zero задает p и может быть любым вещественным числом в области значений [0, 1].

Сигнал выхода может быть столбцом или вектором-строкой, двумерной матрицей или скаляром. Количество строк в выход сигнале соответствует количеству выборок в одной системе координат и устанавливается параметром Samples per frame. Количество столбцов в выход сигнале соответствует количеству каналов и устанавливается количеством элементов в параметре Probability of zero. Для получения дополнительной информации смотрите Источники и приемники в Communications Toolbox™ Руководство

Порты

Выход

расширить все

`Out` - Выходной сигнал данных
скаляр | вектор | матрица

Выходной сигнал данных, возвращенный в виде скаляра, вектора или матрицы.

Типы данных: double

Параметры

расширить все

`Probability of zero` - Вероятность генерации нуля на выходе
`0.5` (по умолчанию) | целое число в области значений [0, 1] | вектор из целых чисел в области значений [0, 1]

Вероятность нуля должна быть в области значений [0, 1]. Количество элементов в параметре Probability of zero соответствует количеству независимых каналов, выводимых из блока. Распределение Бернулли с p параметра вырабатывает нуль с p вероятностей и единицу с 1-p вероятностей.

`Source of initial seed` - Источник начального seed для генератора случайных чисел
`Auto` (по умолчанию) | `Parameter`

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

Примечание

Когда параметр Source of initial seed установлен в Auto и параметру Simulate using задано значение Code generationгенератор случайных чисел использует начальный seed нуля. В этом случае блок генерирует одинаковые случайные числа каждый раз, когда он запускается. Чтобы убедиться, что в модели используются различные начальные начальные значения, установите Simulate using параметр равным Interpreted execution. Если бежать Interpreted execution в Rapid accelerator mode, тогда модель ведет себя так же, как Code generation режим.

Зависимости

Выберите Auto для блока, чтобы использовать глобальный поток случайных чисел в качестве начального seed. Для получения дополнительной информации см. «Управление Global Stream с использованием генераторов RandStream и случайных чисел».

`Initial seed` - Начальный seed для генератора случайных чисел
неотрицательный скаляр

Если вы устанавливаете параметр Initial seed в постоянное значение, то получившаяся последовательность повторяется.

Зависимости

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

`Sample time` - Шаг расчета выходного сигнала
`1` (по умолчанию) | -1 | положительная скалярная величина

Вывод шага расчета, заданный как -1 или положительная скалярная величина, которая представляет время между каждой выборкой сигнала выхода. Если для Sample time задано значение -1, шаг расчета наследуется от нисходящего потока. Для получения информации о связи между Sample time и Samples per frame, смотрите Sample Timing.

`Samples per frame` - Выборки на систему координат выходного сигнала
`1` (по умолчанию) | положительная скалярная величина

Выборки на систему координат в одном канале выходного сигнала, заданные как положительное целое число. Для получения информации о связи между Sample time и Samples per frame, смотрите Sample Timing.

`Output data type` - Тип данных выходного сигнала
`double` (по умолчанию) | `boolean`

Выберите тип данных для сигнала выходов.

`Simulate using` - Тип выполняемой симуляции
`Code generation` (по умолчанию) | `Interpreted execution`

Тип выполняемой симуляции, заданный как Code generation или Interpreted execution.

Code generation - Симулируйте модель при помощи сгенерированного кода C. Первый раз, когда вы запускаете симуляцию, Simulink^® генерирует код С для блока. Код С повторно используется для последующих симуляций, если модель не меняется. Эта опция требует дополнительного времени запуска, но скорость последующих симуляций быстрее Interpreted execution.
Interpreted execution -- Моделируйте модель с помощью MATLAB^® интерпретатор. Эта опция требует меньше времени запуска, чем Code generation метод, но скорость последующих симуляций медленнее. В этом режиме можно отлаживать исходный код блока.

Примеры моделей

Сгенерируйте двоичные числа Бернулли

Используйте кнопку Открыть модель, чтобы открыть модель генератора Бернулли. Модель генерирует двоичные данные, применяет BPSK модуляцию и отображает выход.

Характеристики блоков

Типы данных	`Boolean` \| `double` \| `integer` \| `single`
Многомерные сигналы	`no`
Сигналы переменного размера	`no`

Подробнее о

расширить все

Частота дискретизации

Время между обновлениями выхода равно продукту Samples per frame и Sample time. Для примера, если Sample time и Samples per frame равны единице, блок выводит выборку каждую секунду. Если Samples per frame увеличено до 10, то вектор 10 на 1 выводится каждые 10 секунд. Это гарантирует, что эквивалентная скорость выхода не зависит от параметра Samples per frame.

Вопросы совместимости

расширить все