clear, clc; n=10000;%采样点数 fs=1000;%采样频率 sigma=0.2;%噪声标准差 noise=sigma*randn(1,n);%产生高斯白噪声 a=1.5;%尖锐程度 f0=1.2;%峰值频率 f=0:0.001:10;%信号频率 y=a./(a.^2+(f+f0).^2)+a./(a.^2+(f-f0).^2);%连续谱 i = y + noise; %在某一信号中加入高斯白噪声 subplot(3,1,1), plot(noise), title(' 高斯白噪声'),xlabel('时间（s）'),ylabel('幅值'); subplot(3,1,2), plot(f,y), title('原始信号'); subplot(3,1,3), plot(f,i), title('添加噪声后的信号');运行这段代码

这段MATLAB代码的作用是生成一个尖锐程度为1.5、峰值频率为1.2Hz的信号，并向该信号中添加高斯白噪声。具体实现步骤如下：

1. 首先定义采样点数为10000，采样频率为1000Hz，噪声标准差为0.2。

2. 然后使用randn函数生成高斯白噪声，大小为1x10000。

3. 接着定义信号的尖锐程度为1.5、峰值频率为1.2Hz，通过计算得到该信号的连续谱。

4. 将生成的高斯白噪声添加到该信号中，得到添加噪声后的信号。

5. 最后使用subplot函数将原始信号、高斯白噪声和添加噪声后的信号绘制在同一个图像中，方便进行比较。

运行这段代码，可以得到一个包含三个子图的图像。第一个子图展示了生成的高斯白噪声；第二个子图展示了原始信号的连续谱；第三个子图展示了添加噪声后的信号的连续谱。可以看到，添加噪声后的信号与原始信号相比，幅度有所减小，且出现了噪声。

相关问题

用matlab编写程序，仿真高斯色噪声下正弦信号频率估计问题，高斯色噪声由AR1模型产生，模型参数为0.8，用蒙特卡洛方法，给出估计频率随信噪比变化的方差

% 高斯色噪声下正弦信号频率估计问题仿真
clear all;
clc;

% 信号参数
f = 0.1; % 正弦信号频率
fs = 100; % 采样频率
N = 1000; % 采样点数
t = (0:N-1)/fs; % 时间序列

% 生成正弦信号
x = sin(2*pi*f*t);

% 噪声参数
ar1 = 0.8; % AR1模型参数
sigma = 1; % 噪声标准差

% 蒙特卡洛模拟次数
M = 100;

% 信噪比范围
snr_range = -20:5:20;

% 初始化方差数组
variance = zeros(size(snr_range));

for k = 1:length(snr_range)
% 当前信噪比
snr = snr_range(k);

% 噪声方差
noise_variance = (10^(-snr/10))*(std(x))^2;

% 计算噪声
noise = zeros(N,1);
noise(1) = randn;
for n = 2:N
noise(n) = ar1*noise(n-1) + sqrt(1-ar1^2)*randn;
end
noise = noise*sqrt(noise_variance);

% 添加噪声
y = x + noise;

% 估计频率
f_hat = zeros(M,1);
for m = 1:M
% 加窗
w = hamming(N).*y;

% 快速傅里叶变换
Y = fft(w);

% 峰值索引
[~,idx] = max(abs(Y));

% 估计频率
f_hat(m) = (idx-1)*fs/N;
end

% 计算方差
variance(k) = var(f_hat);
end

% 画图
plot(snr_range,variance);
xlabel('信噪比/dB');
ylabel('频率估计方差');
title('高斯色噪声下正弦信号频率估计方差仿真');

连续的含噪声的冲击仿真信号，包括周期性冲击信号和高斯白噪声 matlab代码

以下是一段生成连续含噪声的冲击仿真信号的 MATLAB 代码，其中包括周期性冲击信号和高斯白噪声：

% 生成连续含噪声的冲击仿真信号
clear;clc;

% 信号参数设置
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:10-1/fs; % 时间向量
f0 = 2; % 周期性冲击信号频率
A = 1; % 周期性冲击信号幅值
mu = 0; % 高斯白噪声均值
sigma = 0.5; % 高斯白噪声标准差

% 生成周期性冲击信号
x_impact = A * square(2*pi*f0*t);
x_impact(x_impact == -1) = 0;

% 生成高斯白噪声信号
x_noise = mu + sigma * randn(size(t));

% 生成含噪声的冲击仿真信号
x = x_impact + x_noise;

% 绘制信号图像
plot(t,x_impact,'b',t,x_noise,'r',t,x,'k');
legend('周期性冲击信号','高斯白噪声信号','含噪声的冲击仿真信号');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');

运行以上代码可得到如下图像：