sigma1 = sqrt(1/(4*10.^(EbN0(index)/10))); %SISO信道高斯白噪声标准差 n = sigma1*(randn(2,datasize/2)+j*randn(2,datasize/2));
时间: 2024-05-26 19:16:29 浏览: 18
这段代码是用于生成SISO信道的高斯白噪声。其中,EbN0(index)是信噪比,datasize是数据的长度。首先,通过10.^(EbN0(index)/10)将信噪比从dB转化为线性,然后除以4乘以这个值的平方根,得到噪声的标准差。接着,使用randn函数生成两个大小为2×datasize/2的高斯随机矩阵,并将其转化为复数形式(j表示虚数单位)。最后,将噪声标准差乘以随机矩阵得到噪声信号n。
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sigma1 = sqrt(1/(4*10.^(EbN0(index)/10)))
这个公式中,$\sigma_1$ 表示高斯白噪声的标准差,$E_b/N_0$ 是信噪比,$index$ 表示信噪比对应的索引。
这个公式是用来计算特定信噪比下的高斯白噪声标准差的。其中,$E_b/N_0$ 表示信号每比特的能量与噪声功率谱密度的比值,是衡量数字通信系统中信号质量的重要指标之一。在这个公式中,我们首先将 $E_b/N_0$ 转化为信噪比 $S/N$,其中 $S$ 表示信号的功率,$N$ 表示噪声的功率。然后,根据高斯白噪声的功率谱密度为常数的特点,可以计算出相应信噪比下的噪声功率 $N_0$,然后再根据标准差的定义公式 $\sigma = \sqrt{N_0}$,就可以得到相应信噪比下的高斯白噪声标准差 $\sigma_1$ 的值。
sigma1=sqrt(1/(4*10.^(EbNo(i)/10))); n1=sigma1(randn(1,datasize)+1i*randn(1,datasize));
这段代码用于生成复数高斯噪声信号,其中sigma1是一个标量参数,由信噪比(EbNo)计算得到,randn(1,datasize)和1i*randn(1,datasize)分别生成符合标准正态分布的实数和虚数随机数序列,并且这两个随机数序列的长度均为datasize。
具体地,sigma1=sqrt(1/(4*10.^(EbNo(i)/10)))是根据信噪比计算得到的标准差,其中EbNo(i)表示第i个信噪比值,10.^(EbNo(i)/10)表示将信噪比值转换为线性比例,然后除以4和开方得到标准差。将randn(1,datasize)和1i*randn(1,datasize)相加,得到一个大小为1×datasize的复数随机数序列,然后将其每个元素乘以标量参数sigma1,即可得到符合高斯分布、标准差为sigma1的复数噪声信号。
这种方法常用于模拟通信系统中的噪声,例如在对数字调制信号进行仿真时需要添加高斯白噪声。需要注意的是,生成的实数和虚数部分应该是独立的、符合标准正态分布的随机数,否则可能会引入额外的噪声或失真。