用MATLAB对原始信号加入噪声:对原始语音信号加入 s=sin(2*pi*f*Ts*n) 的噪声
时间: 2023-07-23 22:12:45 浏览: 78
可以使用MATLAB中的`awgn`函数向原始语音信号中添加高斯白噪声或脉冲噪声。如果你想添加一个固定频率的正弦波噪声,可以用下面的方法:
假设原始语音信号为`y`,采样频率为`Fs`,噪声频率为`f`,采样间隔为`Ts`,噪声强度为`A`,噪声信号为`s`。
```matlab
n = 0:length(y)-1;
s = A*sin(2*pi*f*Ts*n);
y_noisy = y + s;
```
其中,`n`为采样点的序号,`y_noisy`为添加噪声后的语音信号。
如果你想添加多个噪声频率,可以将多个正弦波信号加起来。
相关问题
matlab下,升余弦脉冲整形器对加性高斯白噪声和瑞利衰落信道下的信号进行整形的仿真
好的,我来给您介绍一下如何在MATLAB下进行升余弦脉冲整形器对加性高斯白噪声和瑞利衰落信道下的信号进行整形的仿真。
首先,您需要先了解升余弦脉冲整形器的原理和公式。升余弦脉冲整形器是一种常用的数字通信技术,其主要作用是将数字信号转换成一种可用于传输的基带信号,其公式如下:
h(t) = (sin(πt/Ts)/(πt/Ts))cos(παt/Ts)/(1-4α^2t^2/Ts^2)
其中,h(t)为升余弦脉冲整形器的输出信号,t为时间,Ts为采样时间间隔,α为滚降系数。
接下来,您需要使用MATLAB编写代码来实现升余弦脉冲整形器对加性高斯白噪声和瑞利衰落信道下的信号进行整形的仿真。具体步骤如下:
1.生成随机的二进制数字序列,作为原始信号。
2.将二进制数字序列转换为数字脉冲信号。
3.对数字脉冲信号进行升余弦脉冲整形器处理,得到整形后的信号。
4.将整形后的信号通过加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道进行模拟,得到接收信号。
5.对接收信号进行解调和判决,得到解调后的信号。
6.计算误比特率(BER)并进行仿真结果分析。
下面是一个MATLAB代码示例,可供参考:
%设置模拟参数
N = 1000; %信号长度
T = 1; %信号周期
Ts = 0.1; %采样时间间隔
alpha = 0.5; %滚降系数
Eb = 1; %比特能量
SNR = [0:2:10]; %信噪比范围
%生成二进制数字序列
data = randi([0,1],1,N);
%将二进制数字序列转换为数字脉冲信号
s = 2*data-1;
%升余弦脉冲整形器处理
t = [-T:Ts:T];
h = (sin(pi*t/Ts)./(pi*t/Ts)).*(cos(pi*alpha*t/Ts)./(1-4*alpha^2*t.^2/Ts^2));
h(t==0) = 1-alpha+(4*alpha/pi);
x = conv(h,s);
%加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道模拟
for i = 1:length(SNR)
y1 = awgn(x,SNR(i),'measured');
y2 = sqrt(1/2)*x + sqrt(1/2)*awgn(x,SNR(i),'measured');
%解调和判决
z1 = conv(h,y1);
z2 = conv(h,y2);
z1 = z1(Ts:Ts:end-Ts);
z2 = z2(Ts:Ts:end-Ts);
z1(z1>=0) = 1;
z1(z1<0) = 0;
z2(z2>=0) = 1;
z2(z2<0) = 0;
%计算误比特率(BER)
err1(i) = sum(abs(z1-data))/N;
err2(i) = sum(abs(z2-data))/N;
end
%绘制误比特率(BER)曲线
semilogy(SNR,err1,'ro-');
hold on;
semilogy(SNR,err2,'b*-');
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('误比特率(BER)');
legend('加性高斯白噪声信道','瑞利衰落信道');
grid on;
希望这个示例能够帮助您完成在MATLAB下进行升余弦脉冲整形器对加性高斯白噪声和瑞利衰落信道下的信号进行整形的仿真。
计算下面三个正弦函数的组合的频谱 x(t) [sin(2 f 1 t) sin(2 f 2 t) sin(2 f 3 t)]u(t) 其中频率 f1=6.3,f2=9.7,f3=15.3,令 t=nTs,抽样周期 Ts=1/64。分别取 N=32,128,1024 将其截断后作 FFT,分别用 plot 作出频谱图中的膜与实部,并加入10dB噪声
以下是MATLAB代码实现:
```matlab
% 设置参数
f = [6.3 9.7 15.3]; % 频率
Ts = 1/64; % 抽样周期
t = 0:Ts:Ts*(1024-1); % 时间序列
x = (sin(2*pi*f(1)*t) + sin(2*pi*f(2)*t) + sin(2*pi*f(3)*t)).*(t>=0); % 信号
% 计算频谱
N = [32 128 1024];
for i = 1:length(N)
X = fft(x(1:N(i)));
f_axis = (0:N(i)-1)/N(i)/Ts;
% 加入10dB噪声
noise = 10^(10/10)*randn(size(X))/sqrt(2);
X = X + noise;
% 绘制频谱图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(f_axis, abs(X));
title(['N = ', num2str(N(i)), ',幅度谱']);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('幅度');
subplot(2,1,2);
plot(f_axis, real(X));
title(['N = ', num2str(N(i)), ',实部谱']);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('实部');
end
```
执行上述代码后,会得到三个图形窗口,分别对应N=32、N=128和N=1024的情况。每个图形窗口中包含了幅度谱和实部谱两个子图,其中幅度谱表示信号在不同频率上的能量大小,实部谱表示信号在不同频率上的相位信息。
由于加入了10dB的噪声,因此频谱图中会出现一些随机的噪声点。不过,我们仍然可以看出三个正弦波在频谱图中的位置和频率大小。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)