set.seed()作用

2023-02-21 23:59:02Python012

set.seed()作用,第1张

R语言中set.seed()作用是设定生成随机数的种子，种子是为了让结果具有重复性，重现结果。如果不设定种子，生成的随机数无法重现。

后两次在设定了相同的种子前提下，生成的随机数是相同的。

说明，来源于网络

计算机并不能产生真正的随机数，如果你不设种子，计算机会用系统时钟来作为种子，如果你要模拟什么的话，每次的随机数都是不一样的，这样就不方便你研究，如果你事先设置了种子，这样每次的随机数都是一样的，便于重现你的研究，也便于其他人检验你的分析结果。

set.seed(3000)，不是运行3000次，而是把种子设置为3000。

计算机的程序，都是通过确定的算法，根据确定的输入，算出确定的输出。想要得到真正的随机，需要通过外接物理随机数发生器，通过把随机的物理过程转变为随机值，才能实现。因此我们平常使用的计算机的随机数，其实都只是通过算法模拟得到，也就是伪随机。一般采用的办法是线性同余：

为简单起见，我取简单的参数（a = 1, c = 3, m = 5），得到一个简单的算式：

这时，把X[0]视为种子，于是：

对于每个种子，所得到的数列看起来都是随机的（每个数值出现的频率都是相同的）。而一旦种子给定，每次调用随机数函数，函数都会根据上次得到的数列的某个值，计算出数列的下一个值并返回回来。而对于随机浮点数，一般是用随机产生的整数除以最大整数得到。

所以，随机数的种子一般只需要在调用随机函数之前设置一次，不建议设置多次。

Viterbi译码算法是由Viterbi于1967年提出的一种最大似然译码办法，译码器根据接收序列R按最大似然准则力图找出正确的原始码序列。随着大规模集成电路技术的发展，采用Viterbi算法的卷积编码技术已成为广泛应用的纠错方案。Viterbi译码过程可用状态表示。Sj，t和Sj N/2，t表示t时刻的两个状态。在t1时刻，这两个状态值根据路径为0或者1，转移到状态S2j，t1和S2j1，t1。每一种可能的状态转移都根据接收到的有噪声的序列R计算路径度量，然后选择出各个状态的最小度量路径(幸存路径)。Viterbi算法就是通过在状态中寻找最小量路径向前回溯L步，最后得到的即为译码输出。

在卷积码(n，k，m)表示法中，参数k表示每次输入信息码位数，n表示编码的输出卷积码位数，m称为约束长度(一些书中采用k=m1为约束长度，也可称(2，1，2)码网格图，r=k/n称为信息率，即编码效率。本文运用的是(2，1，3)码，约速长度为2，状态数为22=－4。

TMS320C6000系列DSPs(数字信号处理器)是TI公司推出的一种并行处理的数字信号处理器，是基于TI的VLIW技术的。本文采用的是TMS320C6211。该处理器的工作频率经过倍频可达到150MHz，每个时钟周期最多可并行执行8条指令，从而可以实现1200MIPS定点运算能力。

用汇编语言怎么实现时钟的实时显示，请各位帮忙！！！

在右上角显示时钟,按任一键结束

用MASM5.0编译通过.

data segment

HH DB 0,0,':'

MM DB 0,0,':'

SS1 DB 0,0

data ends

code segment

main proc far