高斯白噪声 matlab
时间: 2023-08-20 22:58:10 浏览: 53
在Matlab中,可以使用randn函数生成高斯白噪声。randn函数可以生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机数,这些随机数可以用来模拟高斯白噪声。
下面是一个示例代码,用于生成一段长度为N的高斯白噪声信号:
```matlab
N = 1000; % 信号长度
mean = 0; % 均值
stddev = 1; % 标准差
% 生成高斯白噪声信号
noise = mean + stddev * randn(N, 1);
```
在上述代码中,N表示信号的长度,mean表示信号的均值,stddev表示信号的标准差。通过调整mean和stddev的值,可以控制生成的高斯白噪声信号的特性。
生成的高斯白噪声信号将存储在名为"noise"的向量中,其中包含N个随机数。你可以根据需要修改代码中的参数来生成不同特性的高斯白噪声信号。
相关问题
高斯白噪声matlab 代码
高斯白噪声是一种常见的随机信号,它具有平均值为零、功率谱密度为常数的特点。在Matlab中,我们可以使用随机数生成函数来生成高斯白噪声信号。下面是生成高斯白噪声信号的Matlab代码示例:
```matlab
% 设置参数
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量,从0到1,间隔为1/fs
f = 10; % 频率
% 生成高斯白噪声信号
noise = randn(size(t));
% 绘制信号图形
plot(t, noise);
xlabel('时间');
ylabel('幅值');
title('高斯白噪声信号');
```
该代码生成了一个采样率为1000Hz,时长为1秒的高斯白噪声信号,并绘制了信号图形。
加性高斯白噪声matlab
加性高斯白噪声是一种特殊的噪声信号,它具有高斯分布的幅度和平均功率。在Matlab中,可以使用awgn函数来模拟加性高斯白噪声。该函数的语法是:
y = awgn(x,snr,measured)
其中,x是原始信号,snr是信噪比(Signal-to-Noise Ratio),measured表示根据信号的能量计算噪声功率。该函数会返回一个叠加了高斯白噪声的信号y。
另外,在awgn函数中也可以不指定measured参数,此时默认使用单位功率。例如:
y = awgn(x,snr)
这样会返回一个叠加了高斯白噪声的信号y,但噪声功率是自动生成的。
另外,我们可以通过计算叠加噪声后,信号与原始信号之间的差异来获得噪声的功率(方差)。在Matlab中,可以使用var函数来计算差异的方差。例如:
z = y - x;
var(z)
这样就可以得到加性高斯白噪声的功率(方差)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [加性高斯白噪声信道:MATLAB小例题](https://blog.csdn.net/weixin_43297213/article/details/89404212)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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