零均值高斯白噪声matlab 代码

在MATLAB中，生成零均值高斯白噪声通常可以使用`awgn`函数或者`randn`函数配合`sqrt`函数来模拟。下面是一个简单的例子：

% 设置噪声的长度和信号到噪声比 (SNR)
length = 1000; % 噪声序列长度
snr = 20;     % dB

% 创建一个全零向量作为噪声源
noise_vector = zeros(1, length);

% 根据给定的SNR计算标准差
sigma = 1 / sqrt(10^(snr/20)); % 对应于单位功率谱密度的噪声功率

% 使用randn生成正态分布的随机数，并加上噪声
white_noise = sigma * randn(1, length) + noise_vector;

% 查看噪声的统计特性
mean(noise_vector) % 验证是否接近0
std(noise_vector)   % 应该接近sigma

% 现在white_noise就是零均值高斯白噪声

在这个代码里，`randn`函数生成一组独立同分布的标准正态分布随机变量，然后乘以适当的系数σ（取决于SNR）并加到原零向量上，就得到了指定SNR的白噪声。

相关问题

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：


高斯白噪声 matlab

在Matlab中，可以使用randn函数生成高斯白噪声。randn函数可以生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数，这些随机数可以用来模拟高斯白噪声。

下面是一个示例代码，用于生成一段长度为N的高斯白噪声信号：

N = 1000; % 信号长度
mean = 0; % 均值
stddev = 1; % 标准差

% 生成高斯白噪声信号
noise = mean + stddev * randn(N, 1);

在上述代码中，N表示信号的长度，mean表示信号的均值，stddev表示信号的标准差。通过调整mean和stddev的值，可以控制生成的高斯白噪声信号的特性。

生成的高斯白噪声信号将存储在名为"noise"的向量中，其中包含N个随机数。你可以根据需要修改代码中的参数来生成不同特性的高斯白噪声信号。