MATLAB中如何对原始信号添加不同信噪比的高斯白噪声

在MATLAB中，要对原始信号添加不同信噪比的高斯白噪声，可以使用`awgn`函数或分两步操作（先生成随机噪声序列再叠加）。以下是两种方法：

1. **使用`awgn`函数**[^1]：

   % 假设原始信号为x
   x = randn(size(signal)); % 生成与信号相同大小的随机噪声
   snr_dbw = -10; % 指定信噪比 (dBW)
   noisy_signal = awgn(x, snr_dbw); % 添加噪声

2. **手动生成噪声并叠加**[^2]：

   % 先生成噪声序列
   noise_power = db2pow(snr_dbw); % 转换成功率形式
   n = sqrt(noise_power) * randn(size(signal)); % 根据信噪比计算噪声幅度
   noisy_signal = signal + n; % 直接将噪声加到信号上

其中，`db2pow()`用于将信噪比从dB转换为功率，`randn()`生成正态分布的随机数代表高斯噪声。

这两种方法都会按照指定的信噪比改变噪声的强度，从而影响信号的清晰度。`px_dBW`增大（即`snr`减小）时，噪声功率增加，信号会被更显著地淹没，导致更大的畸变。

相关问题

matlab中给信号添加高斯白噪声

在MATLAB中，可以使用`awgn`函数来为信号添加高斯白噪声。例如，以下代码将一个正弦信号添加10dB的高斯白噪声：

t = 0:0.001:1; % 时间向量
f = 10; % 正弦信号频率
x = sin(2*pi*f*t); % 正弦信号
SNR = 10; % 信噪比为10dB
y = awgn(x, SNR, 'measured'); % 添加高斯白噪声

其中，`awgn`函数的第一个输入参数是原始信号，第二个输入参数是所需的信噪比（单位为dB），第三个输入参数`measured`表示使用已测量的信噪比来计算噪声功率。函数的输出参数`y`是添加了高斯白噪声的信号。

matlab 在信号中添加乘性高斯白噪声代码

以下是在 Matlab 中添加乘性高斯白噪声的代码：

% 生成原始信号
t = linspace(0, 1, 1000); % 时间序列
f = 5; % 信号频率
A = 1; % 信号幅值
x = A * sin(2*pi*f*t); % 正弦信号

% 添加乘性高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
N = length(x); % 信号长度
n = sqrt(A^2*N/(2*10^(SNR/10))) * randn(1, N); % 高斯白噪声
x_noisy = x .* n; % 乘性噪声信号

% 绘制信号图像
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x);
title('Original Signal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
subplot(2, 1, 2);
plot(t, x_noisy);
title('Signal with Multiplicative Gaussian White Noise');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

该代码首先生成一个频率为 5 Hz 的正弦信号，然后使用信噪比为 10 dB 的乘性高斯白噪声对信号进行了处理，最后绘制了原始信号和添加噪声后的信号图像。您可以根据需要调整信噪比、信号频率和信号长度等参数。