matlab仿真实现高斯白噪声

高斯白噪声是指在时间上独立，各个时刻响应的概率分布都是高斯分布，且相互独立的随机信号，是一种常见的信号模型。MATLAB在仿真高斯白噪声时，可以使用randn函数生成一组满足高斯分布的随机数。

在MATLAB中，伪随机数生成器randn可以直接生成服从标准正态分布的随机数，从而实现高斯白噪声的仿真。例如，以下代码将生成一个采样频率为fs的时长为T的高斯白噪声信号：

1.设置参数

fs=1000; %采样率1000Hz
T=2; %信号时长2s

2.生成高斯白噪声信号

N = T*fs; %信号的样本数
t = (0:N-1)/fs; %时间轴
y = randn(N,1); %生成随机数
plot(t,y);
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');

可以看到，随机生成的信号具有随机性，各个时刻的响应符合高斯分布。如果需要生成不同均值和方差的高斯白噪声信号，可以通过对randn函数生成的随机数进行线性变换实现。例如，以下代码将生成均值为mu，方差为sigma^2的高斯白噪声信号：

mu=0; %均值为0
sigma=2; %方差为2
y=mu+sigma*randn(N,1); %线性变换
plot(t,y);
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');

以上就是关于MATLAB仿真实现高斯白噪声的简要介绍。

相关问题

matlab中的高斯白噪声

高斯白噪声是一种常见的信号模型，它在通信系统和信号处理中经常被使用。在Matlab中，可以使用awgn函数来模拟高斯白噪声信道。该函数可以添加指定信噪比（SNR）的高斯白噪声到输入信号中。以下是awgn函数的几种用法：

1. awgn(x,snr)：将信号x添加指定信噪比（SNR）的高斯白噪声。

2. awgn(x,snr,sigpower)：将信号x添加指定信噪比（SNR）和信号功率sigpower的高斯白噪声。

3. awgn(x,snr,'measured')：将信号x添加指定信噪比（SNR）的高斯白噪声，信号功率由x的功率计算得出。

4. awgn(x,snr,…,state)：将信号x添加指定信噪比（SNR）的高斯白噪声，state是一个随机数生成器的状态。

5. randn函数：生成一个均值为0，方差为1的高斯白噪声序列。

在Matlab中，可以使用以上函数来模拟高斯白噪声信道，并进行相应的仿真验证。例如，可以使用awgn函数来模拟正交相移键控（QPSK）调制的基带数字通信系统，并通过AWGN信号的误符号率（SER）和误比特率（BER）进行仿真验证。具体实现可以参考引用中的Matlab代码示例。

用MATLAB仿真出高斯白噪声的误码率随信噪比变化曲线

好的，我可以为您提供一份MATLAB代码，实现高斯白噪声误码率随信噪比变化曲线的仿真。

代码如下：

clear all;
close all;

% 信噪比范围和步长
snr_range = 0:1:10;
snr_step = 1;

% 数据码长
n = 1000;

% 误码率
ber = zeros(1,length(snr_range));

% 循环计算不同信噪比下的误码率
for i = 1:length(snr_range)
    % 产生随机二进制数据
    data = randi([0 1],1,n);
    
    % BPSK调制
    x = 2*data-1;
    
    % 产生高斯白噪声
    noise = randn(1,n);
    
    % 加噪声
    y = x + 10^(-snr_range(i)/20)*noise;
    
    % 解调
    data_hat = (y > 0);
    
    % 计算误码率
    ber(i) = sum(xor(data,data_hat))/n;
end

% 绘制误码率随信噪比变化曲线
figure;
semilogy(snr_range,ber,'-o');
grid on;
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('误码率');

运行代码后，会得到一张高斯白噪声误码率随信噪比变化曲线的图像。

希望对您有所帮助！