noise/@gauss/random.m

   1 function x = random(OBJ, t, varargin)
   2 % RANDOM Generate IID samples from Gaussian distribution
   3 %   R=RANDOM(W, T, M, N, ...) or R=RANDOM(W, T, [M, N, ...]) returns a
   4 %   MxNx... matrix with IID samples. (T is ignored.)
   5
   6 % Copyright (C) 2005  Gustaf Hendeby, Jakob Rosén
   7 %
   8 % This program is free software; you can redistribute it and/or
   9 % modify it under the terms of the GNU General Public License
  10 % as published by the Free Software Foundation; either version 2
  11 % of the License, or (at your option) any later version.
  12 %
  13 % This program is distributed in the hope that it will be useful,
  14 % but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  15 % MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
  16 % GNU General Public License for more details.
  17 %
  18 % You should have received a copy of the GNU General Public License
  19 % along with this program; if not, write to the Free Software
  20 % Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301, USA.
  21
  22 % Syntax should be identical with standard RANDOM from Stat Toolbox.
  23
  24   % FIXME: Improve input check
  25   error(nargchk(3, inf, nargin));
  26   N = cell2mat(varargin);
  27
  28   if OBJ.n==1
  29     x = OBJ.mu + sqrt(OBJ.R) * randn(N);
  30   else
  31     % FIXME:  Consider the treatment of this case.
  32     if N(1) ~= 1
  33       error('Cannot produce random number arrays for N-dim Gaussians.');
  34     end
  35
  36     x = OBJ.Rsqrtm*randn([OBJ.n, N(2)]);
  37     for i = 1:OBJ.n                     % Probably faster than a repmat
  38       x(i, :) = x(i, :) + OBJ.mu(i);
  39     end
  40   end