这是一个什么样的高斯脉冲% 生成完整的高斯脉冲信号 t = 0:0.001:5; % 时间范围 mu = 2; % 均值 sigma = 0.5; % 标准差 pulse = normpdf(t, mu, sigma); % 生成高斯脉冲信号 % 添加高斯白噪声 noise = 0.1 * randn(size(pulse)); % 生成高斯白噪声 noisy_pulse = pulse + noise; % 添加噪声 raw_signal_len = length(noisy_pulse); % 获取数组的长 % 绘制信号图形 figure plot(t, pulse); xlabel('时间'); ylabel('幅值'); title('高斯脉冲信号'); % 绘制脉冲信号频谱图 fs = 1000; % 采样率

这是一个均值为2，标准差为0.5的高斯脉冲信号。具体来说，它是由normpdf函数生成的，该函数可以生成指定均值和标准差的高斯分布概率密度函数，因此生成的信号也是一个高斯分布的脉冲信号。同时，代码还添加了高斯白噪声，使得信号更加真实。最后，代码还绘制了信号图形和频谱图，方便进一步分析和处理。采样率为1000 Hz。

相关问题

对下面这个信号添加高斯白噪声使信噪比为-10db。f = 50; % 频率 duty = 50; % 占空比 t = 0:0.0001:0.1; % 时间 y = square(2pif*t,duty); % 方波 plot(t,y) axis([0 0.1 -1.5 1.5])

可以使用以下代码添加高斯白噪声：

f = 50; % 频率
duty = 50; % 占空比
t = 0:0.0001:0.1; % 时间
y = square(2*pi*f*t,duty); % 方波

% 添加高斯白噪声
SNR = -10; % 信噪比为-10dB
signal_power = rms(y)^2;
noise_power = signal_power / 10^(SNR/10);
noise = sqrt(noise_power) * randn(size(y));
y_noisy = y + noise;

plot(t,y_noisy)
axis([0 0.1 -1.5 1.5])

这段代码首先计算了方波的波形，然后计算了所需的信噪比和噪声功率。最后，使用 `randn` 函数生成高斯白噪声，并将其加到方波上。最终的信号可以通过 `plot` 函数绘制出来。注意，这里使用了 `rms` 函数计算方波的均方根值，以便估计信号功率。

对下面这个信号添加高斯白噪声使信噪比为0db。f = 50; % 频率 duty = 50; % 占空比 t = 0:0.0001:0.1; % 时间 y = square(2*pi*f*t,duty); % 方波 plot(t,y) axis([0 0.1 -1.5 1.5])

可以使用以下代码实现：

f = 50; % 频率
duty = 50; % 占空比
t = 0:0.0001:0.1; % 时间
y = square(2*pi*f*t,duty); % 方波

% 添加高斯白噪声
SNR = 0; % 信噪比为0dB
P_signal = mean(y.^2); % 信号功率
P_noise = P_signal / (10^(SNR/10)); % 噪声功率
noise = randn(size(y)) * sqrt(P_noise);
y_noisy = y + noise;

% 绘制带噪声的信号
plot(t,y_noisy)
axis([0 0.1 -1.5 1.5])

运行以上代码将得到一个带有高斯白噪声的方波信号，并且信噪比为0dB。