matlab给正弦信号加高斯噪声

可以使用 `awgn` 函数给正弦信号加高斯噪声。以下是一个示例：

% 生成正弦信号
Fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/Fs:1; % 时间向量
f = 10; % 正弦波频率
x = sin(2*pi*f*t); % 正弦信号

% 添加高斯噪声
SNR = 10; % 信噪比
y = awgn(x, SNR, 'measured');

% 绘制原始信号和添加噪声后的信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
title('Original Signal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
subplot(2,1,2);
plot(t, y);
title('Noisy Signal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

在上面的代码中，我们首先生成了一个频率为 10 Hz 的正弦信号，然后使用 `awgn` 函数给它添加了高斯噪声。`SNR` 参数指定了信噪比，`'measured'` 表示使用实际信噪比测量。最后，我们绘制了原始信号和添加噪声后的信号。

相关问题

matlab生成正弦信号加高斯白噪声

生成正弦信号可以使用 `sin` 函数，高斯白噪声可以使用 `randn` 函数，将两者结合可以得到正弦信号加高斯白噪声的信号。

下面是一个示例代码：

% 生成正弦信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
f = 10; % 正弦信号频率
x = sin(2*pi*f*t); % 正弦信号

% 生成高斯白噪声
n = length(x); % 信号长度
sigma = 0.1; % 噪声标准差
noise = sigma * randn(1,n); % 高斯白噪声

% 信号相加
y = x + noise;

% 绘制信号图像
figure
subplot(3,1,1)
plot(t,x)
xlabel('时间 (s)')
ylabel('幅值')
title('正弦信号')

subplot(3,1,2)
plot(t,noise)
xlabel('时间 (s)')
ylabel('幅值')
title('高斯白噪声')

subplot(3,1,3)
plot(t,y)
xlabel('时间 (s)')
ylabel('幅值')
title('正弦信号加高斯白噪声')

运行代码可以得到正弦信号加高斯白噪声的图像。

用matlab分析正弦信号叠加高斯噪声信号和噪声功率谱密度

Matlab是一种常用的数学软件，可以用于分析正弦信号叠加高斯噪声信号和噪声功率谱密度。下面将具体介绍相关的分析步骤和方法。

首先，需要用Matlab生成正弦信号和高斯噪声信号。可以使用“sin”函数来生成正弦信号，使用“randn”函数来生成高斯噪声信号。在生成高斯噪声信号时，还需要指定噪声的均值和标准差。

生成信号后，需要将两个信号合并成一个叠加信号。在Matlab中，可以使用“+”操作符将两个信号相加。合并信号后，可以绘制信号的时域波形和频域谱图。

接下来，需计算叠加信号的噪声功率谱密度。Matlab提供了多种计算功率谱密度的方法，如“periodogram”、“pwelch”等。这些函数可以基于傅里叶变换来计算功率谱密度。

在计算完功率谱密度后，可以绘制功率谱密度图来展示噪声分布的情况。还可以计算功率谱密度的频带内的噪声平均值，来评估噪声的幅值大小。

简而言之，使用Matlab可以对正弦信号叠加高斯噪声信号进行分析，并计算噪声功率谱密度，来深入研究噪声信号的分布特性。