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。

相关问题

matlab产生f=50Hz占空比为50%的方波信号加高斯白噪声，使信噪比为10dB

以下是产生f=50Hz占空比为50%的方波信号并加入高斯白噪声的MATLAB代码：

% 产生方波信号
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f = 50; % 方波频率
duty_cycle = 50; % 占空比
square_wave = square(2*pi*f*t, duty_cycle);

% 产生高斯白噪声
snr = 10^(10/10); % 信噪比
noise_power = rms(square_wave)^2/snr; % 噪声功率
gaussian_noise = sqrt(noise_power)*randn(size(square_wave));

% 加入噪声
noisy_signal = square_wave + gaussian_noise;

% 绘制信号图形
plot(t, noisy_signal);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅值');
title('方波信号加高斯白噪声');

解释一下代码：

1. 首先定义采样频率 `fs`、时间向量 `t`、方波频率 `f` 和占空比 `duty_cycle`。
2. 使用 `square` 函数生成占空比为50%的方波信号 `square_wave`。
3. 根据信噪比计算出噪声功率，并使用 `randn` 函数生成具有该功率的高斯白噪声 `gaussian_noise`。
4. 将方波信号和噪声相加，得到带噪声的信号 `noisy_signal`。
5. 使用 `plot` 函数绘制带噪声的信号图形。

需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体情况选择适当的信噪比和噪声功率，以达到所需的效果。

用matlab实现正弦信号f=10MHz的图像并添加高斯白噪声使信噪比为10dB，0dB，-10dB并在一幅图中显示

首先生成正弦信号：

t = 0:1e-9:1e-6; % 时间范围
f = 10e6; % 信号频率
A = 1; % 信号幅度
x = A*sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号

然后添加高斯白噪声：

SNR = [10, 0, -10]; % 信噪比
for i = 1:length(SNR)
    noise_power = A^2/10^(SNR(i)/10); % 计算噪声功率
    noise = sqrt(noise_power)*randn(size(t)); % 生成高斯白噪声
    x_noisy{i} = x + noise; % 添加噪声
end

最后将三个信噪比的信号在一幅图中显示：

figure;
plot(t, x_noisy{1}, 'r', t, x_noisy{2}, 'g', t, x_noisy{3}, 'b');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
title('带有不同信噪比的正弦信号');
legend('10dB', '0dB', '-10dB');

完整代码如下：

t = 0:1e-9:1e-6; % 时间范围
f = 10e6; % 信号频率
A = 1; % 信号幅度
x = A*sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号

SNR = [10, 0, -10]; % 信噪比
for i = 1:length(SNR)
    noise_power = A^2/10^(SNR(i)/10); % 计算噪声功率
    noise = sqrt(noise_power)*randn(size(t)); % 生成高斯白噪声
    x_noisy{i} = x + noise; % 添加噪声
end

figure;
plot(t, x_noisy{1}, 'r', t, x_noisy{2}, 'g', t, x_noisy{3}, 'b');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
title('带有不同信噪比的正弦信号');
legend('10dB', '0dB', '-10dB');