生成高斯分布的伪随机信号，统计分布为(mu,sigma) = (0,s)，s是标准差。


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输入/输出

  • cbool.png 初始化？ —

    初始化？控制噪声采样发生器在VI第一次调用后如何更换种子值。

    如初始化？为TRUE，则接受新状态或新种子值，并根据新状态或新种子值开始生成噪声样本。如初始化？为FALSE，则保持初始内部种子状态，并恢复生成噪声样本作为先前噪声序列的延续。默认值为TRUE。

  • ci32.png 采样 —

    采样是高斯噪声信号的采样数。采样必须大于等于0。默认值为128。

  • cdbl.png 标准差 —

    标准差是高斯概率密度函数的标准差。默认值为1.0。

  • ci32.png 种子 —

    种子确定初始化？的值为TRUE时，如何生成内部种子状态。

    如种子大于0，VI将通过种子生成内部状态。如种子小于等于0，VI将通过随机数生成内部状态。种子不得为16384的倍数。如初始化？为FALSE，VI将忽略种子。默认值为-1。

  • i1ddbl.png 高斯噪声信号 —

    高斯噪声信号返回符合高斯分布的随机信号。

  • ii32.png 错误 —

    错误返回VI的任何错误或警告。将错误连接至错误代码至错误簇转换VI，可将错误代码或警告转换为错误簇。

    • 该VI通过改进的Box-Muller方法使均匀分布的随机数转化为高斯分布的随机数，以此生成高斯分布的伪随机波形。VI通过Wichmann-Hill生成器生成均匀分布的伪随机数。

    如概率密度函数为f(x)，则高斯分布的高斯噪声信号为

    s是指定标准差的绝对值。通过下列公式计算预期值EE{·}：

    下面的方程式定义了伪随机序列的期望平均值μ和期望标准偏差值σ：

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

    伪随机序列产生约6.95 × 1012个采样后才会重复出现。伪随机序列的概率密度函数（PDF）近似于高斯PDF，峰值至少为6σ。

    高斯白噪声可对真实世界的某些情形进行仿真。由于统计的相关特性，高斯白噪声还可作为其他随机数生成器的信号源。附加的高斯噪声(AWGN)通道模型被广泛用于通信领域。

    可通过初始化？输入生成较长的噪声序列块。下列程序框图为种子为2时，生成相同的300采样高斯白噪声序列的两种方法。

    也可用高斯白噪声波形VI生成高斯白噪声信号。