matlab生成零均值白噪声

生成零均值白噪声的方法是使用Matlab中的randn函数。randn函数会生成均值为0，方差为1的高斯随机序列，也就是白噪声序列。您可以使用以下代码生成零均值白噪声：

noise = randn(1, Number);

其中，Number是指生成的随机序列的长度。您可以根据需要调整Number的值来生成不同长度的白噪声序列。

相关问题

matlab生成10db高斯白噪声

在MATLAB中，你可以使用`awgn`函数来生成加有特定信噪比（SNR）的高斯白噪声。10dB的高斯白噪声意味着信号与噪声的比例大约为10倍。以下是生成10dB高斯白噪声的基本步骤：

% 设置噪声的样本数和数据类型
n_samples = 1000; % 可根据需要调整
data_type = 'double'; % 或者选择其他数据类型

% 创建一个全零向量作为原始信号
original_signal = zeros(n_samples, 1);

% 定义信噪比 (SNR) 为 10 dB 对应的分贝值
snr_db = 10;

% 计算等效的信噪比 (SNR)
snr_linear = 10^(snr_db / 10); % 直线表示法

% 生成白噪声（单位方差）
white_noise = randn(n_samples, 1);
noise_power = 1 / snr_linear; % 根据瑞利分布计算噪声功率

% 将噪声添加到信号上
noisy_signal = original_signal + sqrt(noise_power) * white_noise;

在这个例子中，`randn`函数生成均值为0、标准差为1的随机数，即白噪声。然后通过乘以适当的系数将噪声的功率调整为所需的信噪比。

零均值高斯白噪声matlab 代码

在MATLAB中，生成零均值高斯白噪声通常可以使用`awgn`函数或者`randn`函数配合`sqrt`函数来模拟。下面是一个简单的例子：

% 设置噪声的长度和信号到噪声比 (SNR)
length = 1000; % 噪声序列长度
snr = 20;     % dB

% 创建一个全零向量作为噪声源
noise_vector = zeros(1, length);

% 根据给定的SNR计算标准差
sigma = 1 / sqrt(10^(snr/20)); % 对应于单位功率谱密度的噪声功率

% 使用randn生成正态分布的随机数，并加上噪声
white_noise = sigma * randn(1, length) + noise_vector;

% 查看噪声的统计特性
mean(noise_vector) % 验证是否接近0
std(noise_vector)   % 应该接近sigma

% 现在white_noise就是零均值高斯白噪声

在这个代码里，`randn`函数生成一组独立同分布的标准正态分布随机变量，然后乘以适当的系数σ（取决于SNR）并加到原零向量上，就得到了指定SNR的白噪声。