HelpSource/Classes/Pbeta.schelp

   1 class:: Pbeta
   2 summary:: random values that follow a Eulerian Beta Distribution
   3 categories:: Streams-Patterns-Events>Patterns>Random
   4
   5 ClassMethods::
   6
   7 method::new
   8
   9 argument::lo
  10 lower boundary of values.
  11
  12 argument::hi
  13 upper boundary of values.
  14
  15 argument::prob1
  16 The probability that a value will occur near lo. <1, probability of a value near lo increases. =1, uniform dist. >1 will create a bounded Gaussian-like distribution.
  17
  18 argument::prob2
  19 The probability that a value will occur near hi. <1, probability of a value near lo increases. =1, uniform dist. >1 will create a bounded Gaussian-like distribution.
  20
  21 argument::length
  22 number of values produced (default: inf).
  23
  24 Examples::
  25
  26 code::
  27 (
  28 var a, c, w;
  29 a = Pbeta(0.0, 1.0, 0.1, 0.1, inf);
  30 c = a.asStream.nextN(500);
  31 w = Window.new("Pbetarand", Rect(10, 10, 540, 800));
  32 // plot the values
  33 c.plot(bounds: Rect(10, 10, 520, 380), discrete: true, parent: w);
  34 // a histogram of the values
  35 c.histo(500).plot(bounds: Rect(10, 410, 520, 380), parent: w);
  36 )
  37
  38 (
  39 var a, c, w;
  40 a = Pbeta(0.0, 1.0, 1, 1, inf);
  41 c = a.asStream.nextN(500);
  42 w = Window.new("Pbetarand", Rect(10, 10, 540, 800));
  43 // plot the values
  44 c.plot(bounds: Rect(10, 10, 520, 380), discrete: true, parent: w);
  45 // a histogram of the values
  46 c.histo(500).plot(bounds: Rect(10, 410, 520, 380), parent: w);(discrete: true);
  47 )
  48
  49 (
  50 var a, c, w;
  51 a = Pbeta(0.0, 1.0, 3, 3, inf);
  52 c = a.asStream.nextN(500);
  53 w = Window.new("Pbetarand", Rect(10, 10, 540, 800));
  54 // plot the values
  55 c.plot(bounds: Rect(10, 10, 520, 380), discrete: true, parent: w);
  56 // a histogram of the values
  57 c.histo(500).plot(bounds: Rect(10, 410, 520, 380), parent: w);
  58 )
  59
  60 // sound example
  61 (
  62 SynthDef(\help_sinegrain,
  63         { arg out=0, freq=440, sustain=0.05;
  64                 var env;
  65                 env = EnvGen.kr(Env.perc(0.01, sustain, 0.2), doneAction:2);
  66                 Out.ar(out, SinOsc.ar(freq, 0, env))
  67         }).add;
  68 )
  69
  70
  71 (
  72 var a;
  73 a = Pbeta(0.0, 1.0, 0.1, 0.1, inf).asStream;
  74 {
  75         loop {
  76                 Synth(\help_sinegrain, [\freq, a.next * 600 + 300]);
  77                 0.02.wait;
  78         }
  79 }.fork;
  80 )
  81
  82 (
  83 var a;
  84 a = Pbeta(0.0, 1.0, 1.0, 1.0, inf).asStream;
  85 {
  86         loop {
  87                 Synth(\help_sinegrain, [\freq, a.next * 600 + 300]);
  88                 0.02.wait;
  89         }
  90 }.fork;
  91 )
  92
  93 (
  94 var a;
  95 a = Pbeta(0.0, 1.0, 3.0, 3.0, inf).asStream;
  96 {
  97         loop {
  98                 Synth(\help_sinegrain, [\freq, a.next * 600 + 300]);
  99                 0.02.wait;
 100         }
 101 }.fork;
 102 )
 103 ::