需要对信号和噪声归一化，之后该如何产生固定信噪比的带噪信号，给出matlab代码样例

在产生带噪信号之前，我们需要对信号和噪声进行归一化处理。下面给出Matlab代码样例：

% 产生信号
t = 0:0.01:1;
f = 10;
signal = sin(2*pi*f*t);

% 归一化信号
signal = signal./max(abs(signal));

% 产生噪声
noise = 0.5*randn(size(t));

% 归一化噪声
noise = noise./max(abs(noise));

% 设置信噪比
SNR = 10;

% 计算信号能量
signal_energy = sum(signal.^2);

% 计算噪声能量
noise_energy = sum(noise.^2);

% 计算噪声的标准差
noise_std = sqrt(noise_energy/(length(noise)-1));

% 计算信号的标准差
signal_std = sqrt(signal_energy/(length(signal)-1));

% 计算噪声的增益因子
gain = (signal_std/noise_std)*(10^(-SNR/20));

% 生成带噪信号
noisy_signal = signal + gain*noise;

在代码中，我们首先产生了一个正弦信号，并对其进行了归一化处理。然后，我们产生了一个高斯噪声，并同样进行了归一化处理。接下来，我们设置了信噪比，并计算了信号和噪声的能量、标准差以及噪声的增益因子。最后，我们生成了带噪信号。

需要注意的是，在计算噪声的增益因子时，我们使用了信噪比的公式：

$$SNR = 10\log_{10}\frac{P_{signal}}{P_{noise}}$$

其中，$P_{signal}$和$P_{noise}$分别为信号和噪声的功率。由于我们在代码中计算的是能量，而不是功率，因此需要将公式中的功率换成能量，即：

$$SNR = 10\log_{10}\frac{E_{signal}}{E_{noise}}$$

另外，由于在计算信噪比时使用了对数运算，因此在计算增益因子时需要将信噪比从分贝转换为线性值，即：

$$gain = \frac{\sigma_{signal}}{\sigma_{noise}}\times 10^{-\frac{SNR}{20}}$$

其中，$\sigma_{signal}$和$\sigma_{noise}$分别为信号和噪声的标准差。