matlab产生高斯白噪声

在MATLAB中，你可以使用`randn`函数来生成高斯白噪声。该函数会生成服从均值为0，方差为1的正态分布随机数。你可以通过调整均值和方差来控制生成的高斯白噪声的特性。

下面是一个例子，展示了如何使用`randn`函数生成高斯白噪声：

% 设置随机数种子，以便结果可重复
rng(0);

% 生成高斯白噪声
sampleSize = 1000; % 生成的样本数量
meanValue = 0; % 均值
stdDeviation = 1; % 标准差
whiteNoise = meanValue + stdDeviation*randn(sampleSize, 1);

% 绘制高斯白噪声的直方图
histogram(whiteNoise, 'Normalization', 'probability');
xlabel('Value');
ylabel('Probability');
title('Gaussian White Noise');

在这个例子中，我们生成了1000个样本，均值为0，标准差为1的高斯白噪声。然后，我们绘制了高斯白噪声的直方图，以展示其分布特性。

希望能对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。

相关问题

matlab生成高斯白噪声程序

在Matlab中，可以使用randn函数生成高斯白噪声。以下是一个简单的示例程序：

% 生成高斯白噪声
Fs = 44100; % 采样率
T = 1; % 时长
t = 0:1/Fs:T-1/Fs; % 时间轴
noise = randn(size(t)); % 高斯白噪声

% 绘制波形图
plot(t, noise);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Gaussian White Noise');

在上面的代码中，首先定义了采样率Fs和时长T，然后生成了时间轴t。接着使用randn函数生成与时间轴t相同大小的高斯白噪声。最后使用plot函数绘制波形图。

需要注意的是，生成的高斯白噪声的均值为0，方差为1。如果需要指定均值和方差，可以使用randn(mu, sigma, size)函数，其中mu为均值，sigma为标准差（不是方差），size为生成的噪声数据大小。

如何使用matlab生成高斯白噪声信号

可以使用MATLAB中的randn函数来生成高斯白噪声信号。该函数生成一个具有正态分布的随机向量或矩阵。为了产生高斯白噪声信号，可以设置均值为0，方差为1，例如：

n = 1000; % 信号长度
mean = 0; % 均值
variance = 1; % 方差
noise = sqrt(variance)*randn(n,1) + mean; % 生成高斯白噪声信号

其中，sqrt(variance)*randn(n,1)生成了一个长度为n、均值为0、方差为1的高斯分布随机向量，然后再加上均值mean即可。生成的信号保存在变量noise中。