matlab中,信号通过awgn函数添加信噪比较低的噪声后,如何检测出信号,代码与仿真图
时间: 2024-03-05 08:52:46 浏览: 21
在 MATLAB 中,可以使用以下代码来添加噪声:
```matlab
% 生成原始信号
t = 0:0.01:1;
x = sin(2*pi*10*t);
% 添加噪声
SNR = 5; % 信噪比
y = awgn(x, SNR);
% 绘制原始信号和加噪声后的信号
figure;
plot(t, x, 'r', t, y, 'b');
legend('原始信号', '加噪声后的信号');
```
在上述代码中,我们生成了一个频率为 10 Hz 的正弦信号,并通过 `awgn` 函数添加了信噪比为 5 dB 的高斯白噪声。最后,我们绘制了原始信号和加噪声后的信号,如下图所示:
![添加噪声后的信号](https://img-blog.csdn.net/20180925102935252?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1b2ppY2hlbjIwMTg=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/70)
在实际应用中,我们可以通过频域分析、滤波、解调等方法对加噪声后的信号进行处理,以提取所需信息。
相关问题
matlab仿真脉冲对信号的延时测距,运用AWGN加入噪声,运用自相关检测出时间,给出代码
以下是一个MATLAB仿真脉冲对信号的延时测距,运用AWGN加入噪声,运用自相关检测出时间的示例代码:
```matlab
% 信号传播速度
c = 3e8;
% 发射信号频率
f0 = 1e9;
% 发射信号持续时间
T = 1e-6;
% 发射信号采样率
fs = 10e6;
% 发射信号
t = 0:1/fs:T;
x = sin(2 * pi * f0 * t);
% 接收信号延时
tau = 2e-6;
% 接收信号
y = [zeros(1, round(tau * fs)), x(1:end-round(tau * fs))];
% 加入高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
y = awgn(y, SNR, 'measured');
% 自相关计算
[r, lags] = xcorr(y, x);
% 寻找峰值
[~, idx] = max(abs(r));
lag = lags(idx);
% 延时转化为距离
d = lag / fs * c / 2;
% 绘制结果
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x);
title('发送信号');
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
subplot(2, 1, 2);
plot(t, y);
title('接收信号');
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
figure;
plot(lags, abs(r));
title('自相关函数');
xlabel('延时(样本数)');
ylabel('相关值');
hold on;
plot(lags(idx), abs(r(idx)), 'ro');
legend('自相关函数', '峰值');
fprintf('距离为 %f m\n', d);
```
在该示例代码中,首先生成了一个持续时间为1微秒、频率为1GHz的正弦信号作为发送信号,然后将其延时一定时间后作为接收信号,并加入指定信噪比的高斯白噪声。接着使用MATLAB中的xcorr函数进行自相关计算,得到自相关函数,并在自相关函数中寻找峰值,峰值对应的延时即为信号传播的时间。最后将延时转化为距离,根据信号传播速度和传播时间计算得到距离。
帮我写MATLAB代码:仿真双极性信号通过AWGN信道误比特率性能仿真
好的,以下是MATLAB代码:
```matlab
% 生成双极性信号
N = 10000; % 信号长度
a = randi([0, 1], 1, N)*2-1; % 取值为±1的随机序列
s = kron(a, ones(1, 4)); % 每个符号扩展为4个时钟周期
% AWGN信道模拟
EbNo = 0:2:20; % 不同信噪比下的仿真
ber = zeros(size(EbNo));
for i = 1:length(EbNo)
snr = EbNo(i) + 10*log10(4); % 4为每个符号的能量
sigma = sqrt(1/(2*10^(snr/10))); % 计算噪声标准差
n = sigma*randn(1, length(s)); % 产生零均值方差为sigma^2的高斯噪声
r = s + n; % 加噪声
r_hat = sign(r); % 硬判决
ber(i) = sum(r_hat ~= a)/N; % 计算误比特率
end
% 绘制误比特率性能曲线
semilogy(EbNo, ber, 'o-')
xlabel('Eb/No (dB)')
ylabel('BER')
grid on
```
解释一下代码的实现:
首先,生成一个长度为 $N$ 的随机序列 $a$,每个元素取值为 $\pm1$,表示双极性信号。
接着,将每个符号扩展为 $4$ 个时钟周期,得到长度为 $4N$ 的序列 $s$。
然后,选取不同的信噪比 $\text{Eb/No}$,计算对应的信噪比 $\text{SNR}$,并根据 $\text{SNR}$ 计算噪声标准差 $\sigma$。接着,产生零均值方差为 $\sigma^2$ 的高斯噪声,并加到信号上,得到接收信号 $r$。进行硬判决,即取符号函数的值(即 $\pm1$),得到接收信号的估计 $r_{\text{hat}}$。最后,计算误比特率 $\text{BER}$。
最后,绘制误比特率性能曲线。
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