Случайный источник
Генерирует случайно распределенные величины.
Описание
Блок Случайный источник выводит случайный сигнал с равномерным или гауссовским (нормальным) псевдослучайным распределением. Для генерации последовательности блок использует генератор случайных чисел вихрь Мерсенна. Настройки в диалоговом окне блока определяют размер сигнала, тип данных и является ли сигнал комплексным.
Блок может генерировать одноканальный или многоканальный сигнал.
Подробнее
Равномерное распределение
Равномерное распределение — это тип распределения вероятностей, при котором все исходы одинаково вероятны.
Скалярная случайная величина
Рассмотрим скалярную случайную величину , которую блок берет из равномерного распределения U:
,
где и — минимальное и максимальное значения распределения соответственно.
В качестве альтернативы можно записать в терминах масштабированной нормализованной равномерной переменной:
,
.
Равномерный случайный вектор
Если блок настроен так, чтобы в нем было канала, то каждый выходной отсчет представляет собой случайный вектор из независимых данных. Можно записать как , где , причем и — это минимальное и максимальное значения параметров вектора соответственно. Если для параметра Samples per frame задано значение , то каждый выходной кадр представляет собой на матрицу независимых однородных случайных векторов-строк.
Комплексная равномерная случайная величина
Если блок настроен на генерацию комплексной скалярной случайной величины , где .
В качестве альтернативы можно записать как
,
.
Комплексный равномерный случайный вектор
Когда — это вектор комплексных случайных величин , где являются независимыми.
Гауссово распределение
Скалярная случайная величина
Если блок настроен на генерацию случайной переменной из гауссова (или нормального) распределения, то переменная , где и — среднее значение и дисперсия соответственно.
В качестве альтернативы можно записать как , где — стандартная нормальная переменная.
Гауссовский случайный вектор
Если в блоке каналов, то каждый выходной отсчет представляет собой случайный вектор из независимых данных. Можно записать гауссовский случайный вектор как , где , где и — среднее и дисперсия каналов соответственно. Ковариационная матрица вектора — это диагональная матрица, представленная как
.
Комплексная гауссовская случайная переменная
Если блок настроен на генерацию комплексной скалярной случайной величины , где и являются независимыми. Среднее значение должно быть комплексным.
В качестве альтернативы можно записать как
.
Комплексный гауссовский случайный вектор
Когда — это вектор комплексных случайных величин , где и , и — среднее и дисперсия каналов соответственно.