matlab生成10mhz，20mhz正弦加高斯白噪声使信噪比为0db

可以使用MATLAB中的`awgn`函数来添加高斯白噪声，并使用`sin`函数生成正弦波。

以下是一个示例代码：

% 生成10MHz和20MHz的正弦波
Fs = 100e6; % 采样率为100MHz
t = 0:1/Fs:1e-6; % 1us内的时间向量
x1 = sin(2*pi*10e6*t); % 10MHz正弦波
x2 = sin(2*pi*20e6*t); % 20MHz正弦波

% 添加高斯白噪声
SNR = 0; % 信噪比为0dB
y1 = awgn(x1, SNR, 'measured');
y2 = awgn(x2, SNR, 'measured');

% 绘制波形图
figure;
subplot(2,2,1);
plot(t, x1);
title('10MHz正弦波');
subplot(2,2,2);
plot(t, y1);
title('10MHz正弦波加高斯白噪声');

subplot(2,2,3);
plot(t, x2);
title('20MHz正弦波');
subplot(2,2,4);
plot(t, y2);
title('20MHz正弦波加高斯白噪声');

运行上述代码后，将会生成10MHz和20MHz正弦波加高斯白噪声并绘制波形图。

相关问题

用matlab实现正弦信号f=10MHz的图像并添加高斯白噪声使信噪比为10dB，0dB，-10dB并在一幅图中显示

首先生成正弦信号：

t = 0:1e-9:1e-6; % 时间范围
f = 10e6; % 信号频率
A = 1; % 信号幅度
x = A*sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号

然后添加高斯白噪声：

SNR = [10, 0, -10]; % 信噪比
for i = 1:length(SNR)
    noise_power = A^2/10^(SNR(i)/10); % 计算噪声功率
    noise = sqrt(noise_power)*randn(size(t)); % 生成高斯白噪声
    x_noisy{i} = x + noise; % 添加噪声
end

最后将三个信噪比的信号在一幅图中显示：

figure;
plot(t, x_noisy{1}, 'r', t, x_noisy{2}, 'g', t, x_noisy{3}, 'b');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
title('带有不同信噪比的正弦信号');
legend('10dB', '0dB', '-10dB');

完整代码如下：

t = 0:1e-9:1e-6; % 时间范围
f = 10e6; % 信号频率
A = 1; % 信号幅度
x = A*sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号

SNR = [10, 0, -10]; % 信噪比
for i = 1:length(SNR)
    noise_power = A^2/10^(SNR(i)/10); % 计算噪声功率
    noise = sqrt(noise_power)*randn(size(t)); % 生成高斯白噪声
    x_noisy{i} = x + noise; % 添加噪声
end

figure;
plot(t, x_noisy{1}, 'r', t, x_noisy{2}, 'g', t, x_noisy{3}, 'b');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
title('带有不同信噪比的正弦信号');
legend('10dB', '0dB', '-10dB');

matlab产生一个10兆hz的正弦信号并添加信噪比为0dB的高斯白噪声

可以使用以下代码生成一个10 MHz正弦信号，并添加信噪比为0 dB的高斯白噪声：

% 生成10 MHz正弦信号
fs = 100e6; % 采样率为100 MHz
t = 0:1/fs:1e-6; % 生成1微秒的时间序列
f = 10e6; % 正弦信号频率为10 MHz
x = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号

% 添加高斯白噪声
SNR = 0; % 信噪比为0 dB
P_signal = norm(x)^2/length(x); % 信号功率
P_noise = P_signal/(10^(SNR/10)); % 噪声功率
noise = sqrt(P_noise)*randn(size(x)); % 生成噪声
y = x + noise; % 添加噪声

解释一下代码：

1. 首先定义了采样率`fs`、时间序列`t`和正弦信号频率`f`。
2. 通过`sine`函数生成一个10 MHz正弦信号。
3. 定义信噪比`SNR`为0 dB，计算出信号功率`P_signal`。
4. 根据信噪比计算出噪声功率`P_noise`。
5. 通过`randn`函数生成一个与正弦信号相同大小的高斯白噪声。
6. 将噪声与正弦信号相加，得到最终的含噪声信号`y`。