統計プロファイルが (mu, sigma) = (0, s) のガウス分布擬似乱数パターンを生成します。ここで、sは標準偏差です。


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入力/出力

  • cbool.png 初期化? —

    初期化?は、VIの最初の呼び出し後、ノイズサンプル発生器の再シードを制御します。

    初期化?がTRUEの場合は、新規状態または新規シード値を受け付け、その新規状態または新規シード値に基づいてノイズサンプルの生成を開始します。初期化?がFALSEの場合、このVIは、初期内部シード状態を維持し、前のノイズシーケンスの続きとしてノイズサンプルの生成を再開します。デフォルトはTRUEです。

  • ci32.png サンプル数 —

    サンプルは、ガウスノイズパターンのサンプル数です。サンプルは、0 より大きくなければなりません。デフォルトは 128 です。

  • cdbl.png 標準偏差 —

    標準偏差は、ガウス確率密度関数の標準偏差です。デフォルトは1.0です。

  • ci32.png シード —

    シードは、初期化?が TRUE の場合にシードの内部ステートを生成する方法を決定します。

    シードが0より大きい場合、このVIはシードを使用して内部ステートを直接生成します。シードが0以下の場合、このVIは乱数を使用して内部ステートを生成します。シードは16384の倍数にはできません。初期化?がFALSEの場合、VIはシードを無視します。デフォルトは-1です。

  • i1ddbl.png ガウスノイズパターン —

    ガウスノイズパターンは、ガウス分布の擬似乱数パターンを返します。

  • ii32.png エラー —

    エラーは、VIからのエラーまたは警告を返します。エラーは「エラーコードからエラークラスタ」VIに配線して、エラーコードまたは警告をエラークラスタに変換できます。

    • 「ガウスホワイトノイズ」VIは、ボックスミューラー法の変形バージョンを使用してガウス分布擬似乱数シーケンスを生成し、均一分布乱数をガウス分布乱数に変換します。このVIは、Wichmann-Hill発生器を使用して均一擬似乱数を生成します。

    ガウス分布型のガウスノイズパターンの確率密度関数 f(x) は次のように定義されます。

    ここで、sは指定された標準偏差の絶対値です。期待値E{·} は、以下の式で計算できます。

    擬似乱数列の期待平均値μと期待標準偏差値σを以下の式で定義します：

    μ = E{x} = 0 σ = [E{x - µ}²]1/2 = s

    擬似乱数シーケンスは、パターンの反復前に約6.95 * 1012 個のサンプルを生成します。擬似ランダム配列の確率密度関数（PDF）は、少なくとも6σのピーク値を持つガウス型PDFに近似しています。

    ガウスホワイトノイズは一部の実環境の状態で現実的なシミュレーションを提供します。独立した統計的特性のため、ガウスホワイトノイズは他の乱数ジェネレータソースとして動作することも頻繁にあります。AWGN (付加ガウスホワイトノイズ) のチャンネルモデルは通信に広く使用されています。

    初期化?入力を使用して長いランダムノイズシーケンスをブロックごとに生成できます。以下のブロックダイアグラムは、シードを2として同一の300個のガウスホワイトノイズシーケンスのサンプルを生成する2通りの方法を示しています。

    ガウスホワイトノイズ信号を生成するには、「ガウスホワイトノイズ波形」VIを使用することもできます。