python生成高斯白噪声

可以使用Python中的numpy库生成高斯白噪声。具体方法如下：

import numpy as np

# 均值为0，标准差为1的高斯分布
mu, sigma = 0, 1
# 生成1000个高斯白噪声信号
signal = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

其中，`np.random.normal(mu, sigma, size)`生成一个均值为`mu`，标准差为`sigma`，大小为`size`的高斯分布。在上面的例子中，生成了1000个均值为0，标准差为1的高斯分布，即为1000个高斯白噪声信号。

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python随机生成高斯白噪声

要在Python中生成高斯白噪声，您可以使用NumPy库的np.random.randn函数。这个函数可以生成符合标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机样本。您可以使用这些样本来模拟高斯白噪声。

下面是一个生成高斯白噪声的示例代码：

import numpy as np

def generate_gaussian_white_noise(length, mean, std_dev):
    noise = np.random.randn(length) * std_dev + mean
    return noise

在这个函数中，`length`参数表示要生成的白噪声序列的长度，`mean`参数表示白噪声的均值，`std_dev`参数表示白噪声的标准差。

请注意，生成的白噪声序列将具有指定的均值和标准差。

python高斯白噪声

要在Python中生成高斯白噪声，你可以使用numpy库中的random.randn函数。这个函数可以生成一个符合标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数序列。你可以根据需要将这些随机数放大到所需的信噪比水平。下面是一个实现的示例代码：

import numpy as np

def awgn(x, snr, seed=7):
'''
加入高斯白噪声 Additive White Gaussian Noise
:param x: 原始信号
:param snr: 信噪比
:return: 加入噪声后的信号
'''
np.random.seed(seed) # 设置随机种子
snr = 10 ** (snr / 10.0)
xpower = np.sum(x ** 2) / len(x)
npower = xpower / snr
noise = np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower)
return x + noise

在这个示例代码中，x是原始信号，snr是信噪比。np.random.randn函数生成了与原始信号长度相同的随机数序列，并通过乘以np.sqrt(npower)来放大噪声信号。最后，将生成的噪声信号加到原始信号上返回。

请注意，这里的信噪比是以分贝（dB）为单位的。如果你有一个信噪比的值，你可以将其传递给awgn函数进行噪声添加。