matlab高斯白噪声生成

你可以使用`randn`函数生成高斯白噪声。`randn`函数会生成服从均值为0，方差为1的标准正态分布的随机数。你可以通过设置均值和标准差来调整生成的白噪声的特性。

下面是一个示例代码，生成均值为0，方差为1的高斯白噪声：

% 设置参数
mean = 0; % 均值
stddev = 1; % 标准差
num_samples = 1000; % 生成的样本数量

% 生成高斯白噪声
noise = mean + stddev * randn(num_samples, 1);

你可以根据需要调整`mean`和`stddev`的值来生成不同特性的高斯白噪声。

希望对你有帮助！如果你还有其他问题，请继续提问。

相关问题

matlab 生成高斯白噪声

在Matlab中，可以使用多种函数生成高斯白噪声。其中，最常用的函数是awgn、wgn和randn。

awgn函数用于在给定信号中添加高斯白噪声。该函数的语法为：
y = awgn(x, SNR)
其中，x是输入信号，SNR是信噪比（以分贝为单位）。该函数会根据指定的信噪比在输入信号中添加相应强度的高斯白噪声。

wgn函数用于生成指定大小的高斯白噪声矩阵。该函数的语法为：
y = wgn(m, n, p)
其中，m和n指定了噪声矩阵的大小，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。该函数会生成一个m行n列的高斯白噪声矩阵。

另外，还可以使用randn函数生成高斯分布的随机数，然后根据需要调整噪声的强度和长度。

需要注意的是，这些函数生成的高斯噪声是宽带的，即其功率谱密度相对均匀分布在给定频带上。可以根据具体需求选择适合的函数来生成高斯白噪声。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab高斯白噪声的产生](https://blog.csdn.net/weixin_38350855/article/details/122712347)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [matlab 产生高斯白噪声](https://blog.csdn.net/WYL2724/article/details/46358225)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [MATLAB--数字图像处理 添加高斯噪声](https://blog.csdn.net/weixin_44225182/article/details/100830935)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

matlab 高斯白噪声

在MATLAB中生成高斯白噪声可以使用`randn`函数。该函数生成服从均值为0，标准差为1（也可以通过乘以标准差调整）的高斯分布随机数。

以下是一个示例代码，生成一个长度为N的高斯白噪声信号：

N = 1000;  % 信号长度
noise_std = 0.1;  % 噪声标准差

% 生成高斯白噪声
noise = noise_std * randn(N, 1);

% 绘制噪声信号
plot(noise);
xlabel('Sample');
ylabel('Amplitude');

在这个例子中，我们生成了一个长度为1000的高斯白噪声信号，并将其标准差设置为0.1。你可以根据需要调整信号的长度和标准差。

希望这能帮到你！如果你还有其他问题，请随时问我。