123
ningshuxia
2023-04-13 eb32b4263f6901bb7ac1915b400e4fe28db20ef0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
1001
1002
1003
1004
1005
1006
1007
1008
1009
1010
1011
1012
1013
1014
1015
1016
1017
1018
1019
1020
1021
1022
1023
1024
1025
1026
1027
1028
1029
1030
1031
1032
1033
1034
1035
1036
1037
1038
1039
1040
1041
1042
1043
1044
1045
1046
1047
1048
1049
1050
1051
1052
1053
1054
1055
1056
1057
1058
1059
1060
1061
1062
1063
1064
1065
1066
1067
1068
1069
1070
1071
1072
1073
1074
1075
1076
1077
1078
1079
1080
1081
1082
1083
1084
1085
1086
1087
1088
1089
1090
1091
1092
// <copyright file="Generate.cs" company="Math.NET">
// Math.NET Numerics, part of the Math.NET Project
// http://numerics.mathdotnet.com
// http://github.com/mathnet/mathnet-numerics
//
// Copyright (c) 2009-2016 Math.NET
//
// Permission is hereby granted, free of charge, to any person
// obtaining a copy of this software and associated documentation
// files (the "Software"), to deal in the Software without
// restriction, including without limitation the rights to use,
// copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
// copies of the Software, and to permit persons to whom the
// Software is furnished to do so, subject to the following
// conditions:
//
// The above copyright notice and this permission notice shall be
// included in all copies or substantial portions of the Software.
//
// THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND,
// EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES
// OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND
// NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT
// HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY,
// WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING
// FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR
// OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
// </copyright>
 
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using IStation.Numerics.Distributions;
using IStation.Numerics.Random;
using IStation.Numerics.Threading;
using BigInteger = System.Numerics.BigInteger;
using Complex = System.Numerics.Complex;
 
namespace IStation.Numerics
{
    public static class Generate
    {
        /// <summary>
        /// Generate samples by sampling a function at the provided points.
        /// </summary>
        public static T[] Map<TA, T>(TA[] points, Func<TA, T> map)
        {
            var res = new T[points.Length];
            for (int i = 0; i < points.Length; i++)
            {
                res[i] = map(points[i]);
            }
            return res;
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a sample sequence by sampling a function at the provided point sequence.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<T> MapSequence<TA, T>(IEnumerable<TA> points, Func<TA, T> map)
        {
            return points.Select(map);
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate samples by sampling a function at the provided points.
        /// </summary>
        public static T[] Map2<TA, TB, T>(TA[] pointsA, TB[] pointsB, Func<TA, TB, T> map)
        {
            if (pointsA.Length != pointsB.Length)
            {
                throw new ArgumentException("The array arguments must have the same length.", nameof(pointsB));
            }
 
            var res = new T[pointsA.Length];
            for (int i = 0; i < res.Length; i++)
            {
                res[i] = map(pointsA[i], pointsB[i]);
            }
            return res;
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a sample sequence by sampling a function at the provided point sequence.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<T> Map2Sequence<TA, TB, T>(IEnumerable<TA> pointsA, IEnumerable<TB> pointsB, Func<TA, TB, T> map)
        {
            return pointsA.Zip(pointsB, map);
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a linearly spaced sample vector of the given length between the specified values (inclusive).
        /// Equivalent to MATLAB linspace but with the length as first instead of last argument.
        /// </summary>
        public static double[] LinearSpaced(int length, double start, double stop)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            if (length == 0) return new double[0];
            if (length == 1) return new[] { stop };
 
            double step = (stop - start)/(length - 1);
 
            var data = new double[length];
            for (int i = 0; i < data.Length; i++)
            {
                data[i] = start + i*step;
            }
            data[data.Length - 1] = stop;
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate samples by sampling a function at linearly spaced points between the specified values (inclusive).
        /// </summary>
        public static T[] LinearSpacedMap<T>(int length, double start, double stop, Func<double, T> map)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            if (length == 0) return new T[0];
            if (length == 1) return new[] { map(stop) };
 
            double step = (stop - start)/(length - 1);
 
            var data = new T[length];
            for (int i = 0; i < data.Length; i++)
            {
                data[i] = map(start + i*step);
            }
            data[data.Length - 1] = map(stop);
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a base 10 logarithmically spaced sample vector of the given length between the specified decade exponents (inclusive).
        /// Equivalent to MATLAB logspace but with the length as first instead of last argument.
        /// </summary>
        public static double[] LogSpaced(int length, double startExponent, double stopExponent)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            if (length == 0) return new double[0];
            if (length == 1) return new[] { Math.Pow(10, stopExponent) };
 
            double step = (stopExponent - startExponent)/(length - 1);
 
            var data = new double[length];
            for (int i = 0; i < data.Length; i++)
            {
                data[i] = Math.Pow(10, startExponent + i*step);
            }
            data[data.Length - 1] = Math.Pow(10, stopExponent);
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate samples by sampling a function at base 10 logarithmically spaced points between the specified decade exponents (inclusive).
        /// </summary>
        public static T[] LogSpacedMap<T>(int length, double startExponent, double stopExponent, Func<double, T> map)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            if (length == 0) return new T[0];
            if (length == 1) return new[] { map(Math.Pow(10, stopExponent)) };
 
            double step = (stopExponent - startExponent)/(length - 1);
 
            var data = new T[length];
            for (int i = 0; i < data.Length; i++)
            {
                data[i] = map(Math.Pow(10, startExponent + i*step));
            }
            data[data.Length - 1] = map(Math.Pow(10, stopExponent));
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a linearly spaced sample vector within the inclusive interval (start, stop) and step 1.
        /// Equivalent to MATLAB colon operator (:).
        /// </summary>
        public static double[] LinearRange(int start, int stop)
        {
            if (start == stop) return new double[] { start };
            if (start < stop)
            {
                var data = new double[stop - start + 1];
                for (int i = 0; i < data.Length; i++)
                {
                    data[i] = start + i;
                }
                return data;
            }
            else
            {
                var data = new double[start - stop + 1];
                for (int i = 0; i < data.Length; i++)
                {
                    data[i] = start - i;
                }
                return data;
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a linearly spaced sample vector within the inclusive interval (start, stop) and step 1.
        /// Equivalent to MATLAB colon operator (:).
        /// </summary>
        public static int[] LinearRangeInt32(int start, int stop)
        {
            if (start == stop) return new int[] { start };
            if (start < stop)
            {
                var data = new int[stop - start + 1];
                for (int i = 0; i < data.Length; i++)
                {
                    data[i] = start + i;
                }
                return data;
            }
            else
            {
                var data = new int[start - stop + 1];
                for (int i = 0; i < data.Length; i++)
                {
                    data[i] = start - i;
                }
                return data;
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a linearly spaced sample vector within the inclusive interval (start, stop) and the provided step.
        /// The start value is aways included as first value, but stop is only included if it stop-start is a multiple of step.
        /// Equivalent to MATLAB double colon operator (::).
        /// </summary>
        public static double[] LinearRange(int start, int step, int stop)
        {
            if (start == stop) return new double[] { start };
            if (start < stop && step < 0 || start > stop && step > 0 || step == 0d)
            {
                return new double[0];
            }
 
            var data = new double[(stop - start)/step + 1];
            for (int i = 0; i < data.Length; i++)
            {
                data[i] = start + i*step;
            }
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a linearly spaced sample vector within the inclusive interval (start, stop) and the provided step.
        /// The start value is aways included as first value, but stop is only included if it stop-start is a multiple of step.
        /// Equivalent to MATLAB double colon operator (::).
        /// </summary>
        public static int[] LinearRangeInt32(int start, int step, int stop)
        {
            if (start == stop) return new int[] { start };
            if (start < stop && step < 0 || start > stop && step > 0 || step == 0d)
            {
                return new int[0];
            }
 
            var data = new int[(stop - start) / step + 1];
            for (int i = 0; i < data.Length; i++)
            {
                data[i] = start + i * step;
            }
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a linearly spaced sample vector within the inclusive interval (start, stop) and the provide step.
        /// The start value is aways included as first value, but stop is only included if it stop-start is a multiple of step.
        /// Equivalent to MATLAB double colon operator (::).
        /// </summary>
        public static double[] LinearRange(double start, double step, double stop)
        {
            if (start == stop) return new[] { start };
            if (start < stop && step < 0 || start > stop && step > 0 || step == 0d)
            {
                return new double[0];
            }
 
            var data = new double[(int)Math.Floor((stop - start)/step + 1d)];
            for (int i = 0; i < data.Length; i++)
            {
                data[i] = start + i*step;
            }
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate samples by sampling a function at linearly spaced points within the inclusive interval (start, stop) and the provide step.
        /// The start value is aways included as first value, but stop is only included if it stop-start is a multiple of step.
        /// </summary>
        public static T[] LinearRangeMap<T>(double start, double step, double stop, Func<double, T> map)
        {
            if (start == stop) return new[] { map(start) };
            if (start < stop && step < 0 || start > stop && step > 0 || step == 0d)
            {
                return new T[0];
            }
 
            var data = new T[(int)Math.Floor((stop - start)/step + 1d)];
            for (int i = 0; i < data.Length; i++)
            {
                data[i] = map(start + i*step);
            }
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Create a periodic wave.
        /// </summary>
        /// <param name="length">The number of samples to generate.</param>
        /// <param name="samplingRate">Samples per time unit (Hz). Must be larger than twice the frequency to satisfy the Nyquist criterion.</param>
        /// <param name="frequency">Frequency in periods per time unit (Hz).</param>
        /// <param name="amplitude">The length of the period when sampled at one sample per time unit. This is the interval of the periodic domain, a typical value is 1.0, or 2*Pi for angular functions.</param>
        /// <param name="phase">Optional phase offset.</param>
        /// <param name="delay">Optional delay, relative to the phase.</param>
        public static double[] Periodic(int length, double samplingRate, double frequency, double amplitude = 1.0, double phase = 0.0, int delay = 0)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            double step = frequency/samplingRate*amplitude;
            phase = Euclid.Modulus(phase - delay*step, amplitude);
 
            var data = new double[length];
            for (int i = 0, k = 0; i < data.Length; i++, k++)
            {
                var x = phase + k*step;
                if (x >= amplitude)
                {
                    x %= amplitude;
                    phase = x;
                    k = 0;
                }
 
                data[i] = x;
            }
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Create a periodic wave.
        /// </summary>
        /// <param name="length">The number of samples to generate.</param>
        /// <param name="map">The function to apply to each of the values and evaluate the resulting sample.</param>
        /// <param name="samplingRate">Samples per time unit (Hz). Must be larger than twice the frequency to satisfy the Nyquist criterion.</param>
        /// <param name="frequency">Frequency in periods per time unit (Hz).</param>
        /// <param name="amplitude">The length of the period when sampled at one sample per time unit. This is the interval of the periodic domain, a typical value is 1.0, or 2*Pi for angular functions.</param>
        /// <param name="phase">Optional phase offset.</param>
        /// <param name="delay">Optional delay, relative to the phase.</param>
        public static T[] PeriodicMap<T>(int length, Func<double, T> map, double samplingRate, double frequency, double amplitude = 1.0, double phase = 0.0, int delay = 0)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            double step = frequency/samplingRate*amplitude;
            phase = Euclid.Modulus(phase - delay*step, amplitude);
 
            var data = new T[length];
            for (int i = 0, k = 0; i < data.Length; i++, k++)
            {
                var x = phase + k*step;
                if (x >= amplitude)
                {
                    x %= amplitude;
                    phase = x;
                    k = 0;
                }
 
                data[i] = map(x);
            }
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite periodic wave sequence.
        /// </summary>
        /// <param name="samplingRate">Samples per time unit (Hz). Must be larger than twice the frequency to satisfy the Nyquist criterion.</param>
        /// <param name="frequency">Frequency in periods per time unit (Hz).</param>
        /// <param name="amplitude">The length of the period when sampled at one sample per time unit. This is the interval of the periodic domain, a typical value is 1.0, or 2*Pi for angular functions.</param>
        /// <param name="phase">Optional phase offset.</param>
        /// <param name="delay">Optional delay, relative to the phase.</param>
        public static IEnumerable<double> PeriodicSequence(double samplingRate, double frequency, double amplitude = 1.0, double phase = 0.0, int delay = 0)
        {
            double step = frequency/samplingRate*amplitude;
            phase = Euclid.Modulus(phase - delay*step, amplitude);
 
            int k = 0;
            while (true)
            {
                var x = phase + (k++)*step;
                if (x >= amplitude)
                {
                    x %= amplitude;
                    phase = x;
                    k = 1;
                }
 
                yield return x;
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite periodic wave sequence.
        /// </summary>
        /// <param name="map">The function to apply to each of the values and evaluate the resulting sample.</param>
        /// <param name="samplingRate">Samples per time unit (Hz). Must be larger than twice the frequency to satisfy the Nyquist criterion.</param>
        /// <param name="frequency">Frequency in periods per time unit (Hz).</param>
        /// <param name="amplitude">The length of the period when sampled at one sample per time unit. This is the interval of the periodic domain, a typical value is 1.0, or 2*Pi for angular functions.</param>
        /// <param name="phase">Optional phase offset.</param>
        /// <param name="delay">Optional delay, relative to the phase.</param>
        public static IEnumerable<T> PeriodicMapSequence<T>(Func<double, T> map, double samplingRate, double frequency, double amplitude = 1.0, double phase = 0.0, int delay = 0)
        {
            double step = frequency/samplingRate*amplitude;
            phase = Euclid.Modulus(phase - delay*step, amplitude);
 
            int k = 0;
            while (true)
            {
                var x = phase + (k++)*step;
                if (x >= amplitude)
                {
                    x %= amplitude;
                    phase = x;
                    k = 1;
                }
 
                yield return map(x);
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// Create a Sine wave.
        /// </summary>
        /// <param name="length">The number of samples to generate.</param>
        /// <param name="samplingRate">Samples per time unit (Hz). Must be larger than twice the frequency to satisfy the Nyquist criterion.</param>
        /// <param name="frequency">Frequency in periods per time unit (Hz).</param>
        /// <param name="amplitude">The maximal reached peak.</param>
        /// <param name="mean">The mean, or DC part, of the signal.</param>
        /// <param name="phase">Optional phase offset.</param>
        /// <param name="delay">Optional delay, relative to the phase.</param>
        public static double[] Sinusoidal(int length, double samplingRate, double frequency, double amplitude, double mean = 0.0, double phase = 0.0, int delay = 0)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            double step = frequency/samplingRate*Constants.Pi2;
            phase = (phase - delay*step)%Constants.Pi2;
 
            var data = new double[length];
            for (int i = 0; i < data.Length; i++)
            {
                data[i] = mean + amplitude*Math.Sin(phase + i*step);
            }
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite Sine wave sequence.
        /// </summary>
        /// <param name="samplingRate">Samples per unit.</param>
        /// <param name="frequency">Frequency in samples per unit.</param>
        /// <param name="amplitude">The maximal reached peak.</param>
        /// <param name="mean">The mean, or DC part, of the signal.</param>
        /// <param name="phase">Optional phase offset.</param>
        /// <param name="delay">Optional delay, relative to the phase.</param>
        public static IEnumerable<double> SinusoidalSequence(double samplingRate, double frequency, double amplitude, double mean = 0.0, double phase = 0.0, int delay = 0)
        {
            double step = frequency/samplingRate*Constants.Pi2;
            phase = (phase - delay*step)%Constants.Pi2;
 
            while (true)
            {
                for (int i = 0; i < 1000; i++)
                {
                    yield return mean + amplitude*Math.Sin(phase + i*step);
                }
                phase = (phase + 1000*step)%Constants.Pi2;
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// Create a periodic square wave, starting with the high phase.
        /// </summary>
        /// <param name="length">The number of samples to generate.</param>
        /// <param name="highDuration">Number of samples of the high phase.</param>
        /// <param name="lowDuration">Number of samples of the low phase.</param>
        /// <param name="lowValue">Sample value to be emitted during the low phase.</param>
        /// <param name="highValue">Sample value to be emitted during the high phase.</param>
        /// <param name="delay">Optional delay.</param>
        public static double[] Square(int length, int highDuration, int lowDuration, double lowValue, double highValue, int delay = 0)
        {
            var duration = highDuration + lowDuration;
            return PeriodicMap(length, x => x < highDuration ? highValue : lowValue, 1.0, 1.0/duration, duration, 0.0, delay);
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite periodic square wave sequence, starting with the high phase.
        /// </summary>
        /// <param name="highDuration">Number of samples of the high phase.</param>
        /// <param name="lowDuration">Number of samples of the low phase.</param>
        /// <param name="lowValue">Sample value to be emitted during the low phase.</param>
        /// <param name="highValue">Sample value to be emitted during the high phase.</param>
        /// <param name="delay">Optional delay.</param>
        public static IEnumerable<double> SquareSequence(int highDuration, int lowDuration, double lowValue, double highValue, int delay = 0)
        {
            var duration = highDuration + lowDuration;
            return PeriodicMapSequence(x => x < highDuration ? highValue : lowValue, 1.0, 1.0/duration, duration, 0.0, delay);
        }
 
        /// <summary>
        /// Create a periodic triangle wave, starting with the raise phase from the lowest sample.
        /// </summary>
        /// <param name="length">The number of samples to generate.</param>
        /// <param name="raiseDuration">Number of samples of the raise phase.</param>
        /// <param name="fallDuration">Number of samples of the fall phase.</param>
        /// <param name="lowValue">Lowest sample value.</param>
        /// <param name="highValue">Highest sample value.</param>
        /// <param name="delay">Optional delay.</param>
        public static double[] Triangle(int length, int raiseDuration, int fallDuration, double lowValue, double highValue, int delay = 0)
        {
            var duration = raiseDuration + fallDuration;
            var height = highValue - lowValue;
            var raise = height / raiseDuration;
            var fall = height / fallDuration;
            return PeriodicMap(length, x => x < raiseDuration ? lowValue + x*raise : highValue - (x-raiseDuration)*fall, 1.0, 1.0/duration, duration, 0.0, delay);
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite periodic triangle wave sequence, starting with the raise phase from the lowest sample.
        /// </summary>
        /// <param name="raiseDuration">Number of samples of the raise phase.</param>
        /// <param name="fallDuration">Number of samples of the fall phase.</param>
        /// <param name="lowValue">Lowest sample value.</param>
        /// <param name="highValue">Highest sample value.</param>
        /// <param name="delay">Optional delay.</param>
        public static IEnumerable<double> TriangleSequence(int raiseDuration, int fallDuration, double lowValue, double highValue, int delay = 0)
        {
            var duration = raiseDuration + fallDuration;
            var height = highValue - lowValue;
            var raise = height / raiseDuration;
            var fall = height / fallDuration;
            return PeriodicMapSequence(x => x < raiseDuration ? lowValue + x*raise : highValue - (x-raiseDuration)*fall, 1.0, 1.0/duration, duration, 0.0, delay);
        }
 
        /// <summary>
        /// Create a periodic sawtooth wave, starting with the lowest sample.
        /// </summary>
        /// <param name="length">The number of samples to generate.</param>
        /// <param name="period">Number of samples a full sawtooth period.</param>
        /// <param name="lowValue">Lowest sample value.</param>
        /// <param name="highValue">Highest sample value.</param>
        /// <param name="delay">Optional delay.</param>
        public static double[] Sawtooth(int length, int period, double lowValue, double highValue, int delay = 0)
        {
            var height = highValue - lowValue;
            return PeriodicMap(length, x => x + lowValue, 1.0, 1.0/period, height*period/(period-1), 0.0, delay);
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite periodic sawtooth wave sequence, starting with the lowest sample.
        /// </summary>
        /// <param name="period">Number of samples a full sawtooth period.</param>
        /// <param name="lowValue">Lowest sample value.</param>
        /// <param name="highValue">Highest sample value.</param>
        /// <param name="delay">Optional delay.</param>
        public static IEnumerable<double> SawtoothSequence(int period, double lowValue, double highValue, int delay = 0)
        {
            var height = highValue - lowValue;
            return PeriodicMapSequence(x => x + lowValue, 1.0, 1.0/period, height*period/(period-1), 0.0, delay);
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an array with each field set to the same value.
        /// </summary>
        /// <param name="length">The number of samples to generate.</param>
        /// <param name="value">The value that each field should be set to.</param>
        public static T[] Repeat<T>(int length, T value)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var data = new T[length];
            CommonParallel.For(0, data.Length, 4096, (a, b) =>
            {
                for (int i = a; i < b; i++)
                {
                    data[i] = value;
                }
            });
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite sequence where each element has the same value.
        /// </summary>
        /// <param name="value">The value that each element should be set to.</param>
        public static IEnumerable<T> RepeatSequence<T>(T value)
        {
            while (true)
            {
                yield return value;
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// Create a Heaviside Step sample vector.
        /// </summary>
        /// <param name="length">The number of samples to generate.</param>
        /// <param name="amplitude">The maximal reached peak.</param>
        /// <param name="delay">Offset to the time axis.</param>
        public static double[] Step(int length, double amplitude, int delay)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var data = new double[length];
            for (int i = Math.Max(0, delay); i < data.Length; i++)
            {
                data[i] = amplitude;
            }
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite Heaviside Step sample sequence.
        /// </summary>
        /// <param name="amplitude">The maximal reached peak.</param>
        /// <param name="delay">Offset to the time axis.</param>
        public static IEnumerable<double> StepSequence(double amplitude, int delay)
        {
            for (int i = 0; i < delay; i++)
            {
                yield return 0d;
            }
 
            while (true)
            {
                yield return amplitude;
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// Create a Kronecker Delta impulse sample vector.
        /// </summary>
        /// <param name="length">The number of samples to generate.</param>
        /// <param name="amplitude">The maximal reached peak.</param>
        /// <param name="delay">Offset to the time axis. Zero or positive.</param>
        public static double[] Impulse(int length, double amplitude, int delay)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var data = new double[length];
            if (delay >= 0 && delay < length)
            {
                data[delay] = amplitude;
            }
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Create a Kronecker Delta impulse sample vector.
        /// </summary>
        /// <param name="amplitude">The maximal reached peak.</param>
        /// <param name="delay">Offset to the time axis, hence the sample index of the impulse.</param>
        public static IEnumerable<double> ImpulseSequence(double amplitude, int delay)
        {
            if (delay >= 0)
            {
                for (int i = 0; i < delay; i++)
                {
                    yield return 0d;
                }
 
                yield return amplitude;
            }
 
            while (true)
            {
                yield return 0d;
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// Create a periodic Kronecker Delta impulse sample vector.
        /// </summary>
        /// <param name="length">The number of samples to generate.</param>
        /// <param name="period">impulse sequence period.</param>
        /// <param name="amplitude">The maximal reached peak.</param>
        /// <param name="delay">Offset to the time axis. Zero or positive.</param>
        public static double[] PeriodicImpulse(int length, int period, double amplitude, int delay)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var data = new double[length];
            delay = Euclid.Modulus(delay, period);
            while (delay < length)
            {
                data[delay] = amplitude;
                delay += period;
            }
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Create a Kronecker Delta impulse sample vector.
        /// </summary>
        /// <param name="period">impulse sequence period.</param>
        /// <param name="amplitude">The maximal reached peak.</param>
        /// <param name="delay">Offset to the time axis. Zero or positive.</param>
        public static IEnumerable<double> PeriodicImpulseSequence(int period, double amplitude, int delay)
        {
            delay = Euclid.Modulus(delay, period);
 
            for (int i = 0; i < delay; i++)
            {
                yield return 0d;
            }
 
            while (true)
            {
                yield return amplitude;
 
                for (int i = 1; i < period; i++)
                {
                    yield return 0d;
                }
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate samples generated by the given computation.
        /// </summary>
        public static T[] Unfold<T, TState>(int length, Func<TState, Tuple<T, TState>> f, TState state)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var data = new T[length];
            for (int i = 0; i < data.Length; i++)
            {
                Tuple<T, TState> next = f(state);
                data[i] = next.Item1;
                state = next.Item2;
            }
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate an infinite sequence generated by the given computation.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<T> UnfoldSequence<T, TState>(Func<TState, Tuple<T, TState>> f, TState state)
        {
            while (true)
            {
                Tuple<T, TState> next = f(state);
                state = next.Item2;
                yield return next.Item1;
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a Fibonacci sequence, including zero as first value.
        /// </summary>
        public static BigInteger[] Fibonacci(int length)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var data = new BigInteger[length];
            if (data.Length > 0)
            {
                data[0] = BigInteger.Zero;
            }
            if (data.Length > 1)
            {
                data[1] = BigInteger.One;
            }
            for (int i = 2; i < data.Length; i++)
            {
                data[i] = data[i - 1] + data[i - 2];
            }
            return data;
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate an infinite Fibonacci sequence, including zero as first value.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<BigInteger> FibonacciSequence()
        {
            BigInteger a = BigInteger.Zero;
            yield return a;
 
            BigInteger b = BigInteger.One;
            yield return b;
 
            while (true)
            {
                a = a + b;
                yield return a;
 
                b = a + b;
                yield return b;
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// Create random samples, uniform between 0 and 1.
        /// Faster than other methods but with reduced guarantees on randomness.
        /// </summary>
        public static double[] Uniform(int length)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            return SystemRandomSource.FastDoubles(length);
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite random sample sequence, uniform between 0 and 1.
        /// Faster than other methods but with reduced guarantees on randomness.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<double> UniformSequence()
        {
            return SystemRandomSource.DoubleSequence();
        }
 
 
        /// <summary>
        /// Generate samples by sampling a function at samples from a probability distribution, uniform between 0 and 1.
        /// Faster than other methods but with reduced guarantees on randomness.
        /// </summary>
        public static T[] UniformMap<T>(int length, Func<double, T> map)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var samples = SystemRandomSource.FastDoubles(length);
            return Map(samples, map);
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a sample sequence by sampling a function at samples from a probability distribution, uniform between 0 and 1.
        /// Faster than other methods but with reduced guarantees on randomness.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<T> UniformMapSequence<T>(Func<double, T> map)
        {
            return SystemRandomSource.DoubleSequence().Select(map);
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate samples by sampling a function at sample pairs from a probability distribution, uniform between 0 and 1.
        /// Faster than other methods but with reduced guarantees on randomness.
        /// </summary>
        public static T[] UniformMap2<T>(int length, Func<double, double, T> map)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var samples1 = SystemRandomSource.FastDoubles(length);
            var samples2 = SystemRandomSource.FastDoubles(length);
            return Map2(samples1, samples2, map);
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a sample sequence by sampling a function at sample pairs from a probability distribution, uniform between 0 and 1.
        /// Faster than other methods but with reduced guarantees on randomness.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<T> UniformMap2Sequence<T>(Func<double, double, T> map)
        {
            var rnd1 = SystemRandomSource.Default;
            for (int i = 0; i < 128; i++)
            {
                yield return map(rnd1.NextDouble(), rnd1.NextDouble());
            }
 
            var rnd2 = new System.Random(RandomSeed.Robust());
            while (true)
            {
                yield return map(rnd2.NextDouble(), rnd2.NextDouble());
            }
        }
 
        /// <summary>
        /// Create samples with independent amplitudes of standard distribution.
        /// </summary>
        public static double[] Standard(int length)
        {
            return Normal(length, 0.0, 1.0);
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite sample sequence with independent amplitudes of standard distribution.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<double> StandardSequence()
        {
            return NormalSequence(0.0, 1.0);
        }
 
        /// <summary>
        /// Create samples with independent amplitudes of normal distribution and a flat spectral density.
        /// </summary>
        public static double[] Normal(int length, double mean, double standardDeviation)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var samples = new double[length];
            Distributions.Normal.Samples(SystemRandomSource.Default, samples, mean, standardDeviation);
            return samples;
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite sample sequence with independent amplitudes of normal distribution and a flat spectral density.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<double> NormalSequence(double mean, double standardDeviation)
        {
            return Distributions.Normal.Samples(SystemRandomSource.Default, mean, standardDeviation);
        }
 
        /// <summary>
        /// Create random samples.
        /// </summary>
        public static double[] Random(int length, IContinuousDistribution distribution)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var samples = new double[length];
            distribution.Samples(samples);
            return samples;
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite random sample sequence.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<double> Random(IContinuousDistribution distribution)
        {
            return distribution.Samples();
        }
 
        /// <summary>
        /// Create random samples.
        /// </summary>
        public static float[] RandomSingle(int length, IContinuousDistribution distribution)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var samples = new double[length];
            distribution.Samples(samples);
            return Map(samples, v => (float)v);
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite random sample sequence.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<float> RandomSingle(IContinuousDistribution distribution)
        {
            return distribution.Samples().Select(v => (float)v);
        }
 
        /// <summary>
        /// Create random samples.
        /// </summary>
        public static Complex[] RandomComplex(int length, IContinuousDistribution distribution)
        {
            return RandomMap2(length, distribution, (r, i) => new Complex(r, i));
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite random sample sequence.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<Complex> RandomComplex(IContinuousDistribution distribution)
        {
            return RandomMap2Sequence(distribution, (r, i) => new Complex(r, i));
        }
 
        /// <summary>
        /// Create random samples.
        /// </summary>
        public static Complex32[] RandomComplex32(int length, IContinuousDistribution distribution)
        {
            return RandomMap2(length, distribution, (r, i) => new Complex32((float)r, (float)i));
        }
 
        /// <summary>
        /// Create an infinite random sample sequence.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<Complex32> RandomComplex32(IContinuousDistribution distribution)
        {
            return RandomMap2Sequence(distribution, (r, i) => new Complex32((float)r, (float)i));
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate samples by sampling a function at samples from a probability distribution.
        /// </summary>
        public static T[] RandomMap<T>(int length, IContinuousDistribution distribution, Func<double, T> map)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var samples = new double[length];
            distribution.Samples(samples);
            return Map(samples, map);
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a sample sequence by sampling a function at samples from a probability distribution.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<T> RandomMapSequence<T>(IContinuousDistribution distribution, Func<double, T> map)
        {
            return distribution.Samples().Select(map);
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate samples by sampling a function at sample pairs from a probability distribution.
        /// </summary>
        public static T[] RandomMap2<T>(int length, IContinuousDistribution distribution, Func<double, double, T> map)
        {
            if (length < 0)
            {
                throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length));
            }
 
            var samples1 = new double[length];
            var samples2 = new double[length];
            distribution.Samples(samples1);
            distribution.Samples(samples2);
            return Map2(samples1, samples2, map);
        }
 
        /// <summary>
        /// Generate a sample sequence by sampling a function at sample pairs from a probability distribution.
        /// </summary>
        public static IEnumerable<T> RandomMap2Sequence<T>(IContinuousDistribution distribution, Func<double, double, T> map)
        {
            return distribution.Samples().Zip(distribution.Samples(), map);
        }
    }
}