matlab生成高斯随机噪声

在Matlab中，可以使用randn函数生成高斯随机噪声。代码如下：

% 生成高斯随机噪声
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
noise = mu + sigma * randn(1, N); % 生成N个随机数

其中，mu是高斯分布的均值，sigma是标准差，N是生成随机数的个数。在代码中，使用randn函数生成N个均值为0，标准差为1的随机数，然后将其乘以sigma并加上mu，即可得到均值为mu，标准差为sigma的高斯随机噪声。

相关问题

matlab生成高斯白噪声程序

在Matlab中，可以使用randn函数生成高斯白噪声。以下是一个简单的示例程序：

% 生成高斯白噪声
Fs = 44100; % 采样率
T = 1; % 时长
t = 0:1/Fs:T-1/Fs; % 时间轴
noise = randn(size(t)); % 高斯白噪声

% 绘制波形图
plot(t, noise);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Gaussian White Noise');

在上面的代码中，首先定义了采样率Fs和时长T，然后生成了时间轴t。接着使用randn函数生成与时间轴t相同大小的高斯白噪声。最后使用plot函数绘制波形图。

需要注意的是，生成的高斯白噪声的均值为0，方差为1。如果需要指定均值和方差，可以使用randn(mu, sigma, size)函数，其中mu为均值，sigma为标准差（不是方差），size为生成的噪声数据大小。

如何使用matlab生成高斯白噪声信号

可以使用MATLAB中的randn函数来生成高斯白噪声信号。该函数生成一个具有正态分布的随机向量或矩阵。为了产生高斯白噪声信号，可以设置均值为0，方差为1，例如：

n = 1000; % 信号长度
mean = 0; % 均值
variance = 1; % 方差
noise = sqrt(variance)*randn(n,1) + mean; % 生成高斯白噪声信号

其中，sqrt(variance)*randn(n,1)生成了一个长度为n、均值为0、方差为1的高斯分布随机向量，然后再加上均值mean即可。生成的信号保存在变量noise中。