models/@danl/private/initnoise.m

   1 function newexpr=initnoise(noise);\r
   2 % Used to initialize noise object. If an object is supplied, it will be returned without\r
   3 % modifications. If a double is supplied, a new 'gauss' object will be generated.\r
   4 %\r
   5 % Syntax: (* = optional)\r
   6 %\r
   7 % obj = initnoise(covariance);\r
   8 % obj = initnoise(variance);\r
   9 % obj = initnoise(noiseobj);\r
  10 %\r
  11 % In arguments:\r
  12 %\r
  13 % 1. covariance\r
  14 %       A covariance matrix, that will be sent to the 'gauss' constructor, to create a new\r
  15 %       normally distributed noise object.\r
  16 % 1. variance\r
  17 %       A vector containing the diagonal of a covariance matrix, that will be sent to the\r
  18 %       'gauss' constructor, to create a new normally distributed noise object.\r
  19 % 1. noiseobj\r
  20 %       Will be returned without modifications.\r
  21 %\r
  22 % Out arguments:\r
  23 %\r
  24 % 1. obj\r
  25 %       The resulting noise object.\r
  26 \r
  27 % Toolbox for nonlinear filtering.\r
  28 % Copyright (C) 2005  Jakob Rosén <jakob.rosen@gmail.com>\r
  29 %\r
  30 % This program is free software; you can redistribute it and/or\r
  31 % modify it under the terms of the GNU General Public License\r
  32 % as published by the Free Software Foundation; either version 2\r
  33 % of the License, or (at your option) any later version.\r
  34 %\r
  35 % This program is distributed in the hope that it will be useful,\r
  36 % but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\r
  37 % MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\r
  38 % GNU General Public License for more details.\r
  39 %\r
  40 % You should have received a copy of the GNU General Public License\r
  41 % along with this program; if not, write to the Free Software\r
  42 % Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301, USA.\r
  43 \r
  44 switch class(noise)\r
  45 case 'double';\r
  46         if size(noise,1)==size(noise,2)\r
  47                 % A covariance matrix was supplied\r
  48                 newexpr=gauss(noise);\r
  49         else\r
  50                 if min(size(noise,1),size(noise,2))>1\r
  51                         error('Invalid variance vector');\r
  52                 end;\r
  53                 newexpr=gauss(diag(noise));\r
  54         end;\r
  55 otherwise\r
  56         newexpr=noise;\r
  57 end;\r