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Poisson Integer Generator

ポアソン分布のランダムな整数を生成する

ライブラリ

Comm Sources の Random Data Sources サブライブラリ

  • Poisson Integer Generator block

説明

Poisson Integer Generator ブロックは、ポアソン分布を使用してランダムな整数を生成します。非負の整数 k を生成する確率は次のとおりです。

λkexp(λ)/(k!)

ここで、λ はポアソン パラメーターとして知られている正の数です。

ポアソン整数発生器を使用して、2 進送信チャネルでノイズを生成できます。この場合、ポアソン パラメーター [Lambda] は 1 未満にすべきであり、通常はそれよりもかなり小さい値です。

出力信号の属性

出力信号は、列または行ベクトル、2 次元行列、またはスカラー値とすることができます。出力信号の行数は 1 フレームあたりのサンプル数に対応し、[Samples per frame] パラメーターで決定されます。出力信号の列数はチャネル数に対応し、[Lambda] パラメーターの要素数によって決定されます。詳細については、『Communications Toolbox™ ユーザー ガイド』のソースとシンクを参照してください。

パラメーター

Lambda

ポアソン パラメーター λ。λ をスカラーまたは要素が実数の行ベクトルで指定します。[Lambda] がスカラーの場合、出力ベクトル内のすべての要素は同一のポアソン パラメーターを共有します。[Lambda] が行ベクトルの場合、要素の数は、ブロックから出力される独立チャネルの数に対応します。

Source of initial seed

乱数発生器の初期シードのソース。ソースを [Auto] または [Parameter] のいずれかに指定します。[Auto] に設定した場合、ブロックはグローバル乱数ストリームを使用します。

メモ

[コード生成] モードにおいて、[Source of initial seed][Auto] の場合、乱数発生器はゼロの初期シードを使用します。そのため、ブロックが開始されるたびに同じ乱数が生成されます。[インタープリター型実行] を使用すると、モデルは異なる初期シードを使用するようになります。[インタープリター型実行][ラピッド アクセラレータ] モードで実行されている場合、その動作は [コード生成] モードの場合と同じです。

Initial seed

乱数発生器の初期シード値。シードを非負の整数スカラーで指定します。[Source of initial seed] パラメーターが [Parameter] に設定されている場合に、[Initial seed] が使用可能です。

Sample time

正のスカラーは、出力信号の各サンプル間の時間を秒単位で指定します。[サンプル時間] を -1 に設定すると、出力信号は下流からサンプル時間を継承します。[サンプル時間] パラメーターと [フレームあたりのサンプル数] パラメーターの関係の詳細については、サンプル タイミングを参照してください。

Samples per frame

フレームあたりのサンプル。出力データの 1 つのチャネルでフレームあたりのサンプル数を示す正の整数として指定します。[Sample time][Samples per frame] の関係の詳細については、サンプル タイミングを参照してください。

Output data type

ブロックの出力データ型には booleanuint8uint16uint32single または double を指定できます。既定の設定は double です。

シミュレーション実行方法

シミュレーション モードを選択します。

コード生成

モデルの最初の実行時に、コードをシミュレートして生成します。ブロックの構造が変更されていない場合は、以降のモデルの実行でコードは再生成されません。

シミュレーション モードが [コード生成] の場合、ブロックに対応する System object では最大 9 個の入力を受け入れます。

インタープリター型実行

コードを生成せずにモデルをシミュレートします。このオプションを使用すると起動時間が速くなりますが、その後のシミュレーションのパフォーマンスが低下する可能性があります。

詳細

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拡張機能

C/C++ コード生成
Simulink® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

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参考

ブロック

関数

  • (Statistics and Machine Learning Toolbox)