통계적 프로파일이 (mu, sigma) = (0,s)인 가우스 분포 유사난수 패턴을 생성합니다. 이 때 s는 표준편차입니다.


icon

입력/출력

  • cbool.png 초기화? —

    초기화?는 VI의 첫 번째 호출 후 노이즈 샘플 발생기의 시드 재생성을 컨트롤합니다.

    초기화?가 참이면, 새 상태 또는 새 시드 값을 받은 후, 새 상태 또는 새 시드 값에 기반하여 노이즈 샘플을 생성하기 시작합니다. 초기화?가 거짓이면, 이 VI는 초기 내부 시드 상태를 그대로 유지하고, 이전 노이즈 시퀀스의 뒤를 이어 계속해서 노이즈 샘플을 다시 생성하기 시작합니다. 기본값은 참입니다.

  • ci32.png 샘플 —

    샘플은 가우스 노이즈 패턴의 샘플 개수입니다. 샘플은 반드시 0보다 커야 합니다. 기본값은 128입니다.

  • cdbl.png 표준편차 —

    표준편차는 가우스 확률 밀도 함수의 표준편차입니다. 기본값은 1.0입니다.

  • ci32.png 시드 —

    시드는 초기화?가 참일 때 내부 시드 상태를 생성하는 방법을 결정합니다.

    시드가 0보다 큰 경우, 이 VI는 시드를 사용하여 직접 내부 상태를 생성합니다. 시드가 0보다 작거나 같으면 이 VI는 난수를 사용하여 내부 상태를 생성합니다. 시드는 16384의 배수가 될 수 없습니다. 초기화?가 거짓인 경우, 이 VI는 시드를 무시합니다. 기본값은 -1입니다.

  • i1ddbl.png 가우스 노이즈 패턴 —

    가우스 노이즈 패턴은 가우스 분포의 유사난수 패턴을 반환합니다.

  • ii32.png 에러 —

    에러는 VI로부터 모든 에러 또는 경고를 반환합니다. 에러를 [에러 코드를 에러 클러스터로] VI에 연결하여 에러 코드 또는 경고를 에러 클러스터로 변환할 수 있습니다.

    • [가우스 화이트 노이즈] VI는 박스 뮬러(Box-Muller) 메소드의 수정된 버전을 사용하여 균일하게 분포된 난수를 가우스 분포 난수로 변환함으로써 가우스 분포 유사난수 시퀀스를 생성합니다. 이 VI는 Wichmann-Hill 생성기를 사용하여 균일한 유사난수를 생성합니다.

    가우스 분포 가우스 노이즈 패턴의 확률밀도함수 f(x)가 다음과 같으며

    이때 s는 지정된 표준 편차의 절대값입니다. 다음 수식을 사용하여 예상값 E{·}를 계산할 수 있습니다.

    다음 방정식은 의사 랜덤 시퀀스의 예상 평균값(µ)과 예상 표준편차값(σ)을 정의합니다:

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

    유사난수 시퀀스는 패턴이 다시 반복하기 전에 약 6.95 * 1012의 샘플을 생성합니다. 의사 랜덤 시퀀스의 확률 밀도 함수(PDF)는 피크 값이 최소 6σ인 가우스 PDF에 근사합니다.

    가우스 화이트 노이즈는 일부 실제 상황의 사실적인 시뮬레이션을 제공합니다. 독립적인 통계상의 특징때문에 가우스 화이트 노이즈는 다른 난수 생성기의 소스와 같이 작동하는 경우가 많습니다. 추가적인 화이트 가우스 노이즈(AWGN) 채널 모델은 통신에서 널리 사용됩니다.

    초기화? 입력을 사용하여 블록 단위로 긴 임의의 노이즈 시퀀스를 생성할 수 있습니다. 다음 블록다이어그램은 시드가 2일 때 같은 300 샘플 가우스 화이트 노이즈 시퀀스를 생성하는 두 가지 방법을 보여줍니다.

    또한 [가우스 화이트 노이즈 웨이브폼] VI를 사용하여 가우스 화이트 노이즈 신호를 생성할 수 있습니다.