产生30db的噪声的matlab程序

时间: 2023-12-07 12:01:02 浏览: 39
以下是一个产生 30dB 噪声的 MATLAB 程序: ```matlab % 生成30dB噪声 fs = 44100; % 采样率 duration = 5; % 信号持续时间 n = fs * duration; % 信号采样点数 % 生成高斯白噪声 noise = randn(1, n); % 计算噪声的功率 p_noise = mean(noise .^ 2); % 计算目标功率,即30dB p_target = 10 ^ (30/10); % 缩放噪声的幅度以达到目标功率 noise = noise * sqrt(p_target / p_noise); % 播放噪声 sound(noise, fs); ``` 该程序生成一个持续时间为 5 秒的高斯白噪声,并将其幅度缩放以达到 30dB 的功率水平,并在 MATLAB 中播放该噪声。您可以更改采样率、持续时间和目标功率等参数来适应您的需求。
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matlab 给矩阵加30dB噪声的程序

假设要给矩阵 A 加 30dB 噪声,可以使用以下 MATLAB 代码: ```matlab % 生成随机噪声矩阵 noise = randn(size(A)); % 计算 A 的功率 p_A = sum(abs(A(:)).^2) / numel(A); % 计算噪声的功率 p_noise = sum(abs(noise(:)).^2) / numel(noise); % 计算信噪比(SNR) snr = 30; % 30dB snr_linear = 10^(snr/10); p_signal = p_A / snr_linear; % 缩放噪声的功率以达到信噪比要求 scale_factor = sqrt(p_signal / p_noise); noise = scale_factor * noise; % 加噪声 A_noisy = A + noise; ``` 这段代码首先生成一个与矩阵 A 相同大小的随机噪声矩阵,然后计算 A 和噪声的功率。接下来,根据要求的信噪比计算信号的功率,并缩放噪声的功率以达到信噪比要求。最后,将缩放后的噪声加到原始矩阵 A 中,得到加噪声后的矩阵 A_noisy。

产生长度为 N,的一段均值为0,方差为1的实高斯白噪声序列,产生长度为 N的三个实正弦信号,其归一化频率分别是 0.1,0.25,0.27,信噪比分别是30dB,30dB,27dB,给出matlab程序

以下是产生符合要求的信号和加入高斯白噪声的 Matlab 程序: ```matlab % 信号长度 N = 1000; % 产生三个实正弦信号 f1 = 0.1; f2 = 0.25; f3 = 0.27; amp1 = 1; amp2 = 0.8; amp3 = 0.6; t = 1:N; x1 = amp1 * sin(2*pi*f1*t)'; x2 = amp2 * sin(2*pi*f2*t)'; x3 = amp3 * sin(2*pi*f3*t)'; % 归一化频率 fn1 = f1 / (0.5*N); fn2 = f2 / (0.5*N); fn3 = f3 / (0.5*N); % 计算三个信号的功率 P1 = sum(abs(x1).^2) / N; P2 = sum(abs(x2).^2) / N; P3 = sum(abs(x3).^2) / N; % 计算三个信号的噪声功率 SNR1 = 30; % dB SNR2 = 30; % dB SNR3 = 27; % dB Pn1 = P1 / (10^(SNR1/10)); Pn2 = P2 / (10^(SNR2/10)); Pn3 = P3 / (10^(SNR3/10)); % 产生高斯白噪声序列 n = randn(N, 1); % 计算噪声方差 sigma = sqrt(Pn1 + Pn2 + Pn3); % 加入噪声 y = x1 + x2 + x3 + sigma * n; % 归一化 y = y / sqrt(sum(abs(y).^2)/N); % 输出结果 figure; subplot(2,2,1); plot(t, x1); ylim([-1.2 1.2]); title('x1'); subplot(2,2,2); plot(t, x2); ylim([-1.2 1.2]); title('x2'); subplot(2,2,3); plot(t, x3); ylim([-1.2 1.2]); title('x3'); subplot(2,2,4); plot(t, y); ylim([-1.2 1.2]); title('y'); ``` 这段程序会绘制出三个正弦信号和加入噪声后的结果。可以看到,加入噪声的信号仍然能够很好地区分出三个正弦信号。

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