matlab中中心频率为5mhz,带宽为1.2mhz的高斯噪声代码

在MATLAB中, 可以使用以下代码生成中心频率为5MHz, 带宽为1.2MHz的高斯噪声：

fs = 10e6; % 采样频率为10MHz
t = 0:1/fs:1; % 生成1秒长度的时间向量

f0 = 5e6; % 中心频率为5MHz
BW = 1.2e6; % 带宽为1.2MHz

signal = cos(2*pi*(f0-BW/2)*t) + cos(2*pi*(f0+BW/2)*t); % 信号的叠加
noise_power = 0.2;
y = awgn(signal,10*log10(noise_power)); % 加入高斯噪声

plot(t,y);
xlabel('时间');
ylabel('信号');
title('中心频率为5MHz, 带宽为1.2MHz的高斯噪声');

这段代码首先设定了采样频率为10MHz, 生成了1秒长度的时间向量。然后, 定义了中心频率为5MHz, 带宽为1.2MHz的信号并且加入了高斯噪声。最后, 绘制出了加入噪声的信号的时域波形。这样就实现了在MATLAB中生成中心频率为5MHz, 带宽为1.2MHz的高斯噪声的代码。

相关问题

matlab产生中心频率为f0为10kHz、带宽为∆f 为 500Hz 的窄带高斯随机过程X(t)的样本。

可以使用Matlab中的randn函数产生高斯随机过程，再对其进行窄带处理得到样本。具体步骤如下：

1. 设置采样频率fs，采样时间t和中心频率f0，带宽∆f：

fs = 100000; % 采样频率为100kHz
t = 1; % 采样时间为1秒
f0 = 10000; % 中心频率为10kHz
df = 500; % 带宽为500Hz

2. 生成高斯白噪声序列：

N = fs*t; % 采样点数
noise = randn(1,N); % 产生高斯白噪声

3. 对高斯白噪声进行窄带处理，得到窄带高斯随机过程：

Wn = 2*pi*df/fs; % 窄带滤波器归一化截止频率
[b,a] = butter(4,Wn); % 4阶巴特沃斯滤波器
X = filter(b,a,noise); % 窄带高斯随机过程

4. 绘制窄带高斯随机过程的时域和频域波形：

% 时域波形
t_axis = linspace(0,t,N);
figure;
plot(t_axis,X);
title('窄带高斯随机过程');
xlabel('时间（秒）');
ylabel('幅值');

% 频域波形
f_axis = linspace(-fs/2,fs/2,N);
X_fft = fftshift(fft(X));
figure;
plot(f_axis,abs(X_fft));
title('窄带高斯随机过程频谱');
xlabel('频率（Hz）');
ylabel('幅值');

这样就可以得到中心频率为10kHz、带宽为500Hz的窄带高斯随机过程X(t)的样本了。

matlab图像频域滤波，滤除高斯白噪声，代码

以下是一种基于频域滤波的 MATLAB 代码，可以用于滤除高斯白噪声：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');

% 添加高斯白噪声
noise = imnoise(img, 'gaussian', 0.1);

% 对傅里叶变换进行中心化
f = fftshift(fft2(noise));

% 构造高斯滤波器
[m, n] = size(noise);
sigma = 10;
[x, y] = meshgrid(1:n, 1:m);
centerX = ceil(n/2);
centerY = ceil(m/2);
gFilter = exp(-((x-centerX).^2 + (y-centerY).^2) / (2*sigma^2));

% 应用滤波器
filtered = abs(ifft2(ifftshift(f .* gFilter)));

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1), imshow(noise), title('添加高斯白噪声的图像');
subplot(1,2,2), imshow(filtered, []), title('滤波后的图像');

这段代码首先读取一张图像，然后使用`imnoise`函数添加高斯白噪声。接着，将图像的傅里叶变换进行中心化，以便于后续的频域滤波操作。然后，使用高斯函数构造一个高斯滤波器，其中`sigma`参数控制滤波器的带宽。最后，将傅里叶变换与高斯滤波器相乘，再进行反傅里叶变换，得到滤波后的图像。