Random Source
Сгенерируйте случайным образом распределенные значения
- Библиотека:
Системный тулбокс/источники DSP
Описание
Блок Random Source генерирует систему координат M значения, взятые из равномерного или Гауссова псевдослучайного распределения. Задайте M в параметре Samples per frame.
Порты
Выход
Параметры
Source type - однородный или гауссов
Uniform (по умолчанию) | Gaussian
Распределение, из которого можно нарисовать случайные значения, Uniform или Gaussian.
Когда вы устанавливаете параметр Source type равным Uniformвыходные выборки берутся из равномерного распределения, минимальное и максимальное значения которого заданы параметрами Minimum и Maximum соответственно. Все значения в этой области значений одинаково вероятно будут выбраны. Вектор N длины, заданный для одного или обоих из этих параметров, генерирует N -канальный выход (M -by N матрица), содержащий уникальное случайное распределение в каждом канале.
Для примера задайте
Minimum =
[0 0 -3 -3]Maximum =
[10 10 20 20]
чтобы сгенерировать четырехканальный выход, первый и второй столбцы которого содержат случайные значения в области значений [0, 10], и третий и четвертый столбцы которого содержат случайные значения в области значений [-3, 20]. Когда вы задаете только один из параметров Minimum и Maximum в качестве вектора, блок скаляр расширяет другой параметр, так что это та же длина, что и вектор.
Когда вы устанавливаете параметр Source type равным Gaussianнеобходимо также задать параметр Method, который определяет метод, которым блок вычисляет выход.
Method - Метод вычисления Гауссовых случайных значений
Ziggurat (по умолчанию) | Sum of uniform values
Метод, которым блок вычисляет Гауссовы случайные значения:
Ziggurat- производит Гауссовы случайные значения с помощью метода ziggurat.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 вероятностей суммы достаточно высокого числа случайных переменных приближается к Гауссову распределению. Необходимо задать параметр Number of uniform values to sum, который определяет количество равномерно распределенных случайных чисел в сумме, чтобы получить одно Гауссово случайное значение.
Для обеих настроек параметра Method выходные выборки берутся из нормального распределения, заданного параметрами Mean и Variance. Вектор N длины, заданный для одного или обоих параметров Mean и Variance, генерирует N -канальный выход (M -by N матрица кадра), содержащий отдельное случайное распределение в каждом столбце. Когда вы задаете только один из этих параметров в качестве вектора, блок скаляр расширяет другой параметр, так что это та же длина, что и вектор.
Зависимости
Чтобы включить этот параметр, установите Source type равным Gaussian. Для получения дополнительной информации см. раздел Тип источника.
Number of uniform values to sum - Количество равномерных значений в сумме
12 (по умолчанию)
Количество равномерно распределенных случайных значений в сумму для вычисления одного числа в Гауссовом случайном распределении.
Зависимости
Чтобы включить этот параметр, установите Source type равным Gaussian и Method к Sum of uniform values. Для получения дополнительной информации см. раздел Тип источника.
Minimum - Минимальное значение равномерного распределения
0 (по умолчанию) | скалярный вектор |
Минимальное значение в равномерном распределении задается как конечный скаляр или вектор.
Настраиваемый: Да
Зависимости
Чтобы включить этот параметр, установите Source type равным Uniform.
Ограничения
Настраиваемый (Simulink) только в режиме симуляции.
Maximum - Максимальное значение равномерного распределения
1 (по умолчанию) | скалярный вектор |
Максимальное значение в равномерном распределении задается как конечный скаляр или вектор.
Настраиваемый: Да
Зависимости
Чтобы включить этот параметр, установите Source type равным Uniform.
Ограничения
Настраиваемый (Simulink) только в режиме симуляции.
Mean - Среднее значение Гауссова распределения
0 (по умолчанию) | скалярный вектор |
Среднее значение Гауссова (нормального) распределения задано в виде конечного скаляра или вектора.
Настраиваемый: Да
Зависимости
Чтобы включить этот параметр, установите Source type равным Gaussian.
Ограничения
Настраиваемый (Simulink) только в режиме симуляции.
Variance - Отклонение Гауссова распределения
1 (по умолчанию) | скалярный вектор |
Отклонение Гауссово (нормального) распределения.
Зависимости
Чтобы включить этот параметр, установите Source type равным Gaussian.
Ограничения
Настраиваемый (Simulink) только в режиме симуляции.
Repeatability - Повторяемость блочного вывода
Specify seed (по умолчанию) | Repeatable | Not repeatable
Параметр Repeatability определяет, выводит ли блок один и тот же сигнал каждый раз, когда вы запускаете симуляцию. Можно задать параметр одну из следующих опций:
Repeatable- Выводит один и тот же сигнал каждый раз, когда вы запускаете симуляцию. При первом запуске симуляции блок случайным образом выбирает начальный seed. Блок снова использует эти тот же, начальная буква отбирает каждый раз, когда Вы запускаете повторно симуляцию.Specify seed- Выводит один и тот же сигнал каждый раз, когда вы запускаете симуляцию. Каждый раз, когда вы запускаете симуляцию, блок использует начальные начальные значения, заданные в параметре Initial seed. Также см. Начальный seed.Not repeatable- Не выводит один и тот же сигнал каждый раз, когда вы запускаете симуляцию. Каждый раз, когда вы запускаете симуляцию, блок случайным образом выбирает начальный seed.
Initial seed - Начальный seed для генератора случайных чисел
1 (по умолчанию) | скалярный вектор |
Начальное начальное (ые) число (я), используемое для генератора случайных чисел, заданного в качестве конечного скаляра или вектора. Генератор производит идентичную последовательность псевдослучайных чисел каждый раз, когда она выполняется с конкретным начальным seed.
Чтобы задать N начальные начальные значения для N -канального реального выхода, установите параметр Complexity равным Real и предоставьте одно из следующих в параметре Initial seed:
Длина - N вектор начальных семян - Использования каждый элемент вектора как начальный seed для соответствующего канала в N - канал произведена.
Одинарный скаляр - Использует скаляр, чтобы сгенерировать N случайные значения в качестве начальных значений для выхода N -канала.
Чтобы задать начальные начальные значения для N -канального комплексно-значимого выхода, установите параметр Complexity равным Complex и предоставьте одно из следующих в параметре Initial seed:
Длина - N вектор начальных семян - Использование каждый элемент вектора как начальный seed для создания N каналы реальных случайных значений. Блок использует пары смежных значений в каждом из этих каналов как действительные и мнимые компоненты конечного выхода, как показано на следующем рисунке.
Одинарный скаляр - Использует скаляр, чтобы сгенерировать N случайные значения в качестве начальных чисел для генерации N каналов действительных случайных значений. Блок использует пары смежных значений в каждом из этих каналов как действительные и мнимые компоненты конечного выхода, как показано на следующем рисунке.
Настраиваемый: Да
Зависимости
Чтобы включить этот параметр, установите Repeatability равным Specify seed.
Ограничения
Настраиваемый (Simulink) только в режиме симуляции.
Inherit output port attributes - Наследование параметров выходного порта из нисходящего блока
off (по умолчанию) | on
Когда вы устанавливаете этот флажок, блок наследует режим расчета, шаг расчета, тип выходных данных, сложность и размерности сигнала от нисходящего блока. При установке этого флажка Sample mode, Sample time, Samples per frame, Output data type и параметры Complexity отключаются.
Предположим, что вы хотите назад распространить вектор 1-D. Выходы блока Random Source являются 1-D вектором длины M, где M длины наследуется от нисходящего блока. Когда параметр Minimum, Maximum, Mean или Variance задает N каналы, выход вектора 1-D содержит M/ N выборок из каждого канала. Ошибка возникает в этом случае, когда M не является целым числом, кратным N.
Предположим, что вы хотите поддержать распространение сигнала M -by N. Когда N > 1Ваш сигнал имеет N канала. Когда N = 1Ваш сигнал имеет M канала. Значение параметра Minimum, Maximum, Mean или Variance может быть скаляром или вектором длины, равным количеству каналов. Можно задать эти параметры как строка или векторы-столбцы, кроме тех случаев, когда сигнал является вектором-строкой. В этом случае Minimum, Maximum, Mean или Variance параметр также должен быть задан как вектор-строка.
Sample mode - дискретный или непрерывный
Discrete (по умолчанию) | Continuous
Режим расчета, заданный как Continuous или Discrete.
Когда вы задаете Sample mode Discrete, значение параметров Sample time, T s, задает период дискретизации случайной последовательности. В этом режиме блок генерирует количество выборок, заданное значением параметров Samples per frame, M, и выводит эту систему координат с периодом MT с.
Когда вы задаете Sample mode Continuousблок сконфигурирован для непрерывной операции, и параметры Sample time и Samples per frame отключены. Обратите внимание, что многие блоки DSP System Toolbox™ не принимают входы в непрерывном времени.
Зависимости
Чтобы включить этот параметр, снимите флажок Inherit output port attributes.
Sample time - Выходной период дискретизации
1 (по умолчанию) | скаляром
Период дискретизации, T s, случайной выходной последовательности, когда Sample mode Discrete, заданный как положительный, конечный, скаляр. Период выходной системы координат составляет MT с.
Зависимости
Чтобы включить этот параметр, снимите флажок Inherit output port attributes и установите Sample mode равным Discrete.
Samples per frame - Выборки по выходной системе координат
1 (по умолчанию) | положительное целое число
Количество выборок, M, в каждой выходной системе координат, заданное в виде положительного целого числа. Период выходной системы координат составляет MT с.
Зависимости
Чтобы включить этот параметр, снимите флажок Inherit output port attributes и установите Sample mode равным Discrete.
Output data type - Тип выходных данных
Double (по умолчанию) | Single
Тип данных выхода, заданный как одинарная точность или двойная точность.
Зависимости
Чтобы включить этот параметр, снимите флажок Inherit output port attributes.
Complexity - Комплексность выхода
Real (по умолчанию) | Complex
Сложность выхода, заданная как Real или Complex. Эти настройки управляют всеми каналами вывода, поэтому реальные и комплексные данные не могут быть объединены в один и тот же выход. Для комплексного выхода с Uniform распределение, действительные и мнимые компоненты в каждом канале извлечены из одного и того же равномерного случайного распределения, заданного параметрами Minimum и Maximum для этого канала.
Для комплексного выхода с Gaussian распределение, действительные и мнимые компоненты в каждом канале взяты из нормальных распределений с различными средствами. В этом случае параметр Mean для каждого канала должен задавать комплексное число; действительная составляющая параметра Mean задает среднее значение действительных компонентов в канале, в то время как мнимая составляющая задает среднее значение мнимых компонентов в канале. Когда из параметра Mean опускается действительный или мнимый компонент, для среднего значения этого компонента используется значение по умолчанию 0.
Для примера Mean установка параметра [5+2i 0.5 3i] генерирует трехканальный выход со следующими средствами.
Среднее значение канала 1 | real = 5 | мнимый = 2 |
Среднее значение канала 2 | real = 0,5 | мнимый = 0 |
Среднее значение канала 3 | real = 0 | мнимый = 3 |
Для комплексного выхода, параметра Variance,2, определяет общее отклонение для каждого выходного канала. Это - сумма отклонений вещественного и мнимого компонентов в этом канале.
Заданное отклонение поровну разделено между вещественным и мнимым компонентами, так что
Зависимости
Чтобы включить этот параметр, снимите флажок Inherit output port attributes.
Примеры моделей
Характеристики блоков
Типы данных |
|
Прямое сквозное соединение |
|
Многомерные сигналы |
|
Сигналы переменного размера |
|
Обнаружение пересечения нулем |
|
Расширенные возможности
См. также
Блоки
- Discrete Impulse | Maximum | Minimum | Signal From Workspace | Standard Deviation | Variance | Constant (Simulink) | Random Number (Simulink) | Signal Generator (Simulink)
Функции
rand|randn|RandStream