如何在 Octave 中模拟概率

如何解决如何在 Octave 中模拟概率

我的任务是用二进制消息模拟一个信号，它通过一个噪声通道，误码率为 1000 分之一。这是我所做的。

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？对于区间 [1,1000] 中的所有整数，randi 是否具有相同的概率？

解决方法

我想说这个解释的主要问题不一定是使用randi vs rand，或者这有多可靠，而是你总是保证会有信号中的错误永远不会超过一个，这不是一个好的假设。

这不是 1:1000 的错误率通常意味着什么。这意味着 每个 位都有 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。在整个信号中翻转 2 位或更多位应该完全可能；它不应该是非常可能。

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

另外，避免使用无意义的变量名，如 r、f、d、ber 等。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，您未来的自己将感激涕零。