如何在Octave中模拟概率

Question

我的任务是模拟一个带有二进制消息的信号通过噪声信道，误码率为千分之一。这就是我所做的。

function [r f] = generateBitError(d, ber)
  flag = false;
  if(randi(round(ber^(-1))) == 1)
    i = randi(length(d));
    d(i) = not(d(i));
    flag = true;
  endif
  
  r = d;
  f = flag;
endfunction

d 是一个矩阵，其单元格包含二进制数字，ber 通常取值 10^(-3)。它在实践中似乎工作正常，但这是模拟千分之一错误机会的有效方法吗？ randi 对 [1, 1000] 区间内所有整数的概率是否相同？

Answer 1

我想说这种解释的主要问题不一定是使用 randi 与 rand，或者这有多可靠，但事实上你总是保证 randi 与 rand =21=]永远不会信号中有一个以上的错误，这不是一个好的假设。

这不是 1:1000 错误率的典型含义。这意味着每个位有 1:1000 的机会被翻转。 IE。每个位都经过伯努利试验，伯努利参数为 0.001。翻转整个信号中的 2 位或更多位应该是完全 可能的 ；它应该不是很可能 .

所以我会改写成这样：

function [ OutputSignal, HasFlipped ] = apply_noise( InputSignal, mu = 0.001 )
   % InputSignal: A horizontal vector of 0 or 1 values
   % mu: Bernoulli parameter denoting probability of error event
   N = length( InputSignal );
   ErrorPositions = rand( 1, N ) <= mu;
   OutputSignal = InputSignal;
   OutputSignal( ErrorPositions ) = ~OutputSignal( ErrorPositions );
   HasFlipped = any( ErrorPositions );
end

此外，避免使用无意义的变量名称，例如 r、f、d、ber 和 stuff。它们使这样的代码很难阅读，而实际上代码的逻辑很简单。一个月后，当您需要调试此代码时，您未来的自己将会感激不尽。

如何在Octave中模拟概率

How to simulate probability in Octave

octave

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