先加噪再短时傅里叶变换啊
时间: 2023-08-03 16:07:57 浏览: 48
非常抱歉,我之前的回答中顺序有误。以下是正确的顺序,首先进行短时傅里叶变换(STFT),然后再添加高斯白噪声。
```matlab
% 设置参数
Fs = 1e9; % 采样率
T = 1/Fs; % 采样间隔
t = 0:T:1; % 时间向量
f0 = 0.75e9; % 中心频率
B = 0.5e9; % 带宽
% 生成线性调频信号
x = chirp(t, f0, 1, f0 + B);
% 进行短时傅里叶变换 (STFT)
window_length = 256; % 窗口长度
overlap = 128; % 窗口重叠
nfft = 1024; % FFT点数
[S, f, t_spec] = spectrogram(x, window_length, overlap, nfft, Fs);
% 生成高斯白噪声
SNR = -5; % 信噪比(单位:dB)
noise_power = norm(S, 'fro') / (10^(SNR/10)); % 计算噪声功率
noise = sqrt(noise_power) * randn(size(S)); % 生成高斯白噪声
% 添加噪声
S_noisy = abs(S) .* exp(1i * angle(S) + noise);
% 进行逆短时傅里叶变换 (ISTFT)
y_noisy = istft(S_noisy, window_length, overlap, nfft, Fs);
% 绘制原始信号和处理后的信号
t = 0:T:length(x)/Fs - T;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
title('原始信号');
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('幅度');
subplot(2,1,2);
plot(t, y_noisy);
title('添加噪声后的信号');
xlabel('时间 (秒)');
ylabel('幅度');
```
这段代码首先生成了一个线性调频信号,然后对其进行了短时傅里叶变换(STFT)。接下来,根据给定的信噪比,计算噪声功率,并生成高斯白噪声。最后,将噪声添加到STFT结果中,并通过逆短时傅里叶变换(ISTFT)将其转换回时域信号。绘制了原始信号和添加噪声后的信号。
请注意,为了计算噪声功率,我们使用了STFT结果的Frobenius范数。你可以根据需要调整参数,如窗口长度、重叠和FFT点数。