使用C++编写代码,生成均值为0,方差为1的高斯白噪声,保存1000个时间序列数据。
时间: 2023-03-15 08:15:18 浏览: 136
可以使用以下代码来实现:#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> #define N 1000 int main(){ int i; double x[N]; srand((unsigned)time(NULL)); for(i=0;i<N;i++){ x[i] = sqrt(2)*cos(2*M_PI*rand()/RAND_MAX)*sqrt(-2*log(rand()/(double)RAND_MAX)); //生成均值为0,方差为1的高斯白噪声 } //保存1000个时间序列数据 FILE *fp; if((fp=fopen("data.txt","w+"))==NULL){ printf("open error!"); exit(0); } for(i=0;i<N;i++){ fprintf(fp,"%f",x[i]); } fclose(fp); return 0; }
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均值为0方差为0.5的高斯白噪声
生成均值为0方差为0.5的高斯白噪声可以使用Matlab中的`randn`函数。`randn`函数可以生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机数。我们可以通过简单的变换,生成均值为0方差为0.5的高斯白噪声。
具体实现代码如下:
```matlab
% 生成均值为0,方差为0.5的高斯白噪声
noise = sqrt(0.5) * randn(1, N);
```
其中,`N`为生成随机数的数量,可以根据需要进行调整。
MATLAB生成均值为0,方差为1,功率谱密度为0.0002的高斯噪声
你可以使用MATLAB中的randn函数生成均值为0,方差为1的高斯噪声。然后将其加上一个恰当的标量,以使其功率谱密度为0.0002。
以下是一个示例代码:
```
% 生成均值为0,方差为1的高斯噪声
noise = randn(1, 10000);
% 计算噪声功率谱密度
P = abs(fft(noise)).^2 / length(noise);
% 计算实际的平均功率谱密度
mean_P = mean(P);
% 计算需要加的标量
scale = sqrt(0.0002 / mean_P);
% 加上标量,使功率谱密度为0.0002
noise = scale * noise;
```
在此示例中,我们生成长度为10000的高斯噪声,计算其功率谱密度,并通过调整标量来使其达到所需的功率谱密度。最终的高斯噪声存储在变量“noise”中。