matlab中awgn函数怎么用

awgn函数用于在信号中添加高斯白噪声，其语法格式如下：

y = awgn(x,snr)

其中，x为原始信号向量，snr为信噪比，单位为dB。y为添加噪声后的信号向量。

例如，如果要在一个长度为100的正弦波信号中添加信噪比为20dB的高斯白噪声，可以使用以下代码：

t = 0:0.1:10; 
x = sin(t); % 创建长度为100的正弦波信号
y = awgn(x,20); % 添加信噪比为20dB的高斯白噪声

上述代码将生成一个长度为100的正弦波信号，并将其传递给awgn函数，添加20dB的高斯白噪声，最终得到的y向量即为添加噪声后的信号向量。

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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。

matlab的awgn函数

Matlab的awgn函数是一种加性白噪声模拟器，用于生成具有指定信噪比（SNR）的高斯白噪声。该函数的语法为：

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

其中，x是要添加噪声的信号，snr是信噪比，'measured'表示使用x的功率来计算噪声功率。函数返回带有指定SNR的加噪后的信号y。此函数对于对数字信号进行仿真和测试非常有用。