matlab中awgn

awgn函数是MATLAB中的一个函数，用于在输入信号中叠加一定强度的高斯白噪声信号。它可以通过设置信噪比（SNR）来控制噪声的强度。SNR越高，噪声越小；SNR越低，噪声越大。awgn函数有两种用法：

1. awgn(x, snr)：在输入信号x上叠加指定强度的高斯白噪声。其中，x是输入信号，snr是信噪比。

2. awgn(x, snr, 'measured')：首先计算输入信号x的功率，然后根据指定的信噪比添加高斯白噪声。

以下是一个示例代码，展示了如何在正弦信号上叠加高斯白噪声：

clear all
t = 0:0.001:10;
x = sin(2*pi*t);
snr = 20;
y = awgn(x, snr);

subplot(2,1,1);
plot(t, x);
title('正弦信号x');

subplot(2,1,2);
plot(t, y);
title('叠加了高斯白噪声的正弦信号');

z = y - x;
var(z);

其中，第一个subplot绘制了原始的正弦信号x，第二个subplot绘制了叠加了高斯白噪声的正弦信号。z是噪声信号与原始信号的差异，var(z)计算了噪声的方差。

相关问题

matlab中awgn加噪

在MATLAB中，可以使用 `awgn` 函数来向信号添加高斯白噪声（AWGN），其语法如下：

y = awgn(x, snr, signalpower)

其中，`x` 表示原始信号，`snr` 表示信噪比（以分贝为单位），`signalpower` 表示信号功率。具体来说，该函数会生成一个零均值、方差为 `signalpower / (10^(snr/10))` 的高斯白噪声序列，并将其加到原始信号 `x` 中，返回加噪后的信号 `y`。

例如，以下代码演示了如何向一个长度为 100 的正弦波信号添加信噪比为 10 dB 的高斯白噪声：

t = linspace(0, 1, 100);
x = sin(2*pi*5*t);  % 5 Hz 正弦波信号
y = awgn(x, 10, 'measured');  % 添加 10 dB 的 AWGN
plot(t, x, t, y);
legend('原始信号', '加噪后的信号');

运行上述代码后，应该会得到一个带噪声的正弦波信号的图形。

matlab中awgn函数

### MATLAB `awgn` 函数详解

#### 功能描述
`awgn` 函数用于向信号中添加高斯白噪声。该函数广泛应用于通信系统的仿真测试，能够模拟实际环境中存在的各种干扰因素。

#### 基本语法结构
- **基本形式**

  y = awgn(x, snr);

- **带有测量参数的形式**

  y = awgn(x, snr, signalpower);

- **指定功率单位**

  y = awgn(x, snr, signalpower, powerunit);

- **线性或分贝表示**

  y = awgn(x, snr, 'measured');

其中：
- `x`: 输入信号矩阵；
- `snr`: 信噪比(Signal-to-noise ratio)，可以是标量也可以是指定每种类型的SNR的矢量；
- `signalpower`: 可选输入参数，默认情况下假设信号平均功率为1瓦特；如果提供此参数，则应指明其值以及使用的功率单位；
- `powerunit`: 定义了`signalpower` 的单位（'dbw'|'linear'）。默认设置为'dbw';

当使用 `'measured'` 参数时，`awgn` 将自动计算输入信号的实际均方根(RMS) 并据此调整加性噪声强度[^3]。

#### 示例代码展示
下面是一个具体的例子来说明如何利用 `awgn` 向图像数据加入不同水平的噪声：

% 创建原始无噪声的数据集
x = linspace(-pi, pi, 256)';
y = sin(x);

figure;
subplot(2, 2, 1), plot(y), title('Original Signal');

% 加入不同程度的AWGN噪声
for k = [10 20 30]
    subplot(2, 2, find([10 20 30]==k)+1),
        yn = awgn(y,k,'measured'); % 使用 measured 来自适应原信号的能量
        plot(yn), title(['Signal with SNR=',num2str(k),' dB']);
end

通过上述实例可以看出，在不同的信噪比条件下，所获得的结果存在明显差异。较低的信噪比意味着更高的背景噪音级别，这会使得有用的信息更加难以辨认。