如何用matlab产生高斯白噪声

在MATLAB中产生高斯白噪声可以使用randn函数，该函数可以生成服从均值为0、方差为1的标准正态分布的随机数。通过对该随机数进行线性变换，可以产生具有不同均值和方差的高斯白噪声。

以下是一个生成均值为0、方差为1的高斯白噪声序列的示例代码：

% 设置随机数种子，确保每次运行结果相同
rng(0);

% 生成长度为N的标准正态分布随机数
N = 1000;
x = randn(N, 1);

% 绘制随机数序列的直方图
histogram(x);

% 绘制随机数序列的时间序列图
plot(x);

如果需要产生均值为mu、方差为sigma2的高斯白噪声序列，可以通过线性变换实现：

% 生成均值为mu、方差为sigma2的高斯白噪声序列
mu = 10;
sigma2 = 2;
y = mu + sqrt(sigma2) * x;

% 绘制随机数序列的直方图
histogram(y);

% 绘制随机数序列的时间序列图
plot(y);

其中，x为标准正态分布随机数序列，y为均值为mu、方差为sigma2的高斯白噪声序列。通过sqrt函数将方差转换为标准差，然后乘以x加上均值mu，即可得到具有指定均值和方差的高斯白噪声序列。

相关问题

matlab生成高斯白噪声

好的，关于您的问题，您可以使用 Matlab 中的 randn 函数来生成高斯白噪声。具体代码如下：

noise = randn(N, M);

其中，N 和 M 分别表示生成噪声的行数和列数。这个函数生成的值服从均值为 0，标准差为 1 的标准正态分布。如果您需要生成具有其他均值和标准差的高斯分布噪声，则可以对生成的值进行缩放和平移。

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%"]
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