function [Y,NOISE] = add_noise(X,SNR) %加噪 NOISE=randn(size(X)); NOISE=NOISE-mean(NOISE); signal_power = 1/length(X)*sum(X.*X); noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) ); NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE; Y=X+NOISE; end
时间: 2023-12-09 21:04:29 浏览: 23
这是一个用于对信号加噪的函数。函数名为add_noise,它接受两个输入参数:原始信号X和信噪比SNR。
首先,函数生成一个与原始信号X相同大小的随机噪声NOISE,其数值服从正态分布,并且均值为0。函数通过减去噪声的均值来确保噪声是零均值的。
接着,函数计算原始信号的能量(即信号的平方和除以信号长度),并计算所需的噪声方差,以满足所需的信噪比。
然后,函数将噪声标准差缩放以匹配所需的噪声方差,并将其加到原始信号X上,得到最终的加噪信号Y。函数还返回了生成的噪声NOISE,以便后续处理使用。
相关问题
Tx_signal_power = var(windowed_Tx_data);%发送信号功率 linear_SNR=10^(SNR/10);%线性信噪比 noise_sigma=Tx_signal_power/linear_SNR; noise_scale_factor = sqrt(noise_sigma);%标准差sigma noise=randn(1,((symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI))+GIP)*noise_scale_factor;%产生正态分布噪声序列 Rx_data=windowed_Tx_data +noise;%接收到的信号加噪声
这段代码是用于产生一段发送信号,并在其上添加高斯白噪声,模拟接收端接收到的信号。具体来说,代码中首先计算了发送信号的功率,然后根据指定的信噪比计算出噪声的标准差。接着,使用randn函数生成一个与发送信号长度相同、均值为0、标准差为noise_scale_factor的正态分布噪声序列。最后,将发送信号和噪声相加得到接收到的信号Rx_data。其中,windowed_Tx_data是发送信号,symbols_per_carrier是每个子载波上的符号数,IFFT_bin_length是每个子载波上离散傅里叶变换(IFFT)的长度,GI是保护间隔(Guard Interval),SNR是信噪比。
%% 设置参数 N = 1024; % 信号长度 K = 4; % 信号的非零元素个数 L = 8; % 分路径数 M = L*K; % 观测矩阵大小 SNR = 20; % 信噪比 %% 生成信号 x = zeros(N,1); pos = randperm(N, K); x(pos) = randn(K, 1); %% 生成观测矩阵 Phi = zeros(M, N); for i=1:L pos = (i-1)*K+1:i*K; Phi(pos, pos) = eye(K); end %% 生成噪声 noise = randn(M,1); noise = noise/norm(noise)*norm(x)*10^(-SNR/20); %% 生成观测信号 y = Phi*x + noise; %% MP分路径多普勒估计 max_iter = 100; epsilon = 1e-6; A = Phi; z = y; x_est = zeros(N, 1); for iter=1:max_iter x_old = x_est; r = A'*z; pos = abs(r) == max(abs(r)); pos = pos & (abs(x_est) < epsilon); if sum(pos) == 0 break; end supp = find(pos); A_tilde = A(:, supp); x_tilde = A_tilde \ y; r_tilde = y - A_tilde*x_tilde; z = A'*r_tilde; x_est(supp) = x_tilde; end %% 显示结果 figure; subplot(2,1,1); stem(x); title('原始信号'); subplot(2,1,2); stem(x_est); title('估计信号');帮我改正这段代码
这段代码本身没有错误,但是建议加上注释,让代码更易于理解。以下是注释后的代码:
```matlab
%% 设置参数
N = 1024; % 信号长度
K = 4; % 信号的非零元素个数
L = 8; % 分路径数
M = L*K; % 观测矩阵大小
SNR = 20; % 信噪比
%% 生成信号
x = zeros(N,1);
pos = randperm(N, K);
x(pos) = randn(K, 1);
%% 生成观测矩阵
Phi = zeros(M, N);
for i=1:L
pos = (i-1)*K+1:i*K;
Phi(pos, pos) = eye(K);
end
%% 生成噪声
noise = randn(M,1);
noise = noise/norm(noise)*norm(x)*10^(-SNR/20);
%% 生成观测信号
y = Phi*x + noise;
%% MP分路径多普勒估计
max_iter = 100; % 最大迭代次数
epsilon = 1e-6; % 迭代停止阈值
A = Phi; % 观测矩阵
z = y; % 残差
x_est = zeros(N, 1); % 估计信号
for iter=1:max_iter
x_old = x_est; % 保存上一次的估计结果
r = A'*z; % 计算投影
pos = abs(r) == max(abs(r)); % 找到投影中绝对值最大的位置
pos = pos & (abs(x_est) < epsilon); % 排除已经估计出来的位置
if sum(pos) == 0 % 如果没有新的位置被估计出来,则结束迭代
break;
end
supp = find(pos); % 新的位置
A_tilde = A(:, supp); % 新的观测矩阵
x_tilde = A_tilde \ y; % 最小二乘求解
r_tilde = y - A_tilde*x_tilde; % 更新残差
z = A'*r_tilde; % 更新投影
x_est(supp) = x_tilde; % 更新估计结果
end
%% 显示结果
figure;
subplot(2,1,1);
stem(x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
stem(x_est);
title('估计信号');
```