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[scilab.git] / scilab / modules / cacsd / help / fr_FR / noisegen.xml
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17     <refnamediv>
18         <refname>noisegen</refname>
19         <refpurpose>génération de bruit</refpurpose>
20     </refnamediv>
21     <refsynopsisdiv>
22         <title>Séquence d'appel</title>
23         <synopsis>b = noisegen(pas, Tmax, sig)</synopsis>
24     </refsynopsisdiv>
25     <refsection>
26         <title>Paramètres</title>
27         <variablelist>
28             <varlistentry>
29                 <term>pas</term>
30                 <listitem>
31                     <para>scalaire réel, le pas de temps</para>
32                 </listitem>
33             </varlistentry>
34             <varlistentry>
35                 <term>Tmax</term>
36                 <listitem>
37                     <para>scalaire réel, le temps final de l'intervalle de génération</para>
38                 </listitem>
39             </varlistentry>
40             <varlistentry>
41                 <term>sig</term>
42                 <listitem>
43                     <para>scalaire réel, l'écart-type du bruit</para>
44                 </listitem>
45             </varlistentry>
46         </variablelist>
47     </refsection>
48     <refsection>
49         <title>Description</title>
50         <para>
51             <literal>noisegen()</literal> génère une fonction Scilab <literal>b = Noise(t)</literal>
52             où <literal>Noise(t)</literal> est une fonction constante par morceaux
53             (constante sur <literal>[k*pas, (k+1)*pas]</literal>). Les valeurs de chaque intervalle
54             constant sont aléatoires, i.i.d Gaussiennes à écart-type <literal>sig</literal>.
55             La fonction est constante pour <literal>t &lt;= 0</literal> et
56             <literal>t &gt;= Tmax</literal>.
57         </para>
58         <para>
59             <note>
60                 Remarque: des fonctions de génération aléatoires telles que <link linkend="rand">rand</link> et
61                 <link linkend="grand">grand</link> sont une alternative à la génération de bruit
62                 contenant un large panel de lois de distribution (voir exemple 2 ci-dessous).
63             </note>
64         </para>
65     </refsection>
66     <refsection>
67         <title>Exemples</title>
68         <para>
69             Exemple #1: noisegen()
70         </para>
71         <programlisting role="example"><![CDATA[
72 noisegen(0.5, 30, 1.0);
73 x = -5:0.01:35;
74 y = feval(x, Noise);
75 plot(x, y);
76  ]]></programlisting>
77         <scilab:image>
78             noisegen(0.5, 30, 1.0);
79             x = -5:0.01:35;
80             y = feval(x, Noise);
81             plot(x, y);
82         </scilab:image>
83         <para>
84             Exemple #2: rand()
85         </para>
86         <programlisting role="example"><![CDATA[
87 // Tracer un bruit blanc gaussien de moyenne nulle à variance 1.
88 // Pour utiliser une variance différente, multiplier rand() par la racine carrée de la variance.
89 t = 0:.5:30;
90 sig = 1; // Ecart-type du bruit blanc gaussien.
91 noise = sig*rand(t, "normal");
92 plot2d2(t, noise);
93  ]]></programlisting>
94         <scilab:image>
95             t = 0:.5:30;
96             sig = 1;
97             noise = sig*rand(t, "normal");
98             plot2d2(t, noise)
99         </scilab:image>
100     </refsection>
101     <refsection role="see also">
102         <title>Vori aussi</title>
103         <simplelist type="inline">
104             <member>
105                 <link linkend="rand">rand</link>
106             </member>
107             <member>
108                 <link linkend="grand">grand</link>
109             </member>
110         </simplelist>
111     </refsection>
112 </refentry>