matlab高斯白噪声

在Matlab中，可以使用`randn`函数生成高斯白噪声。`randn`函数生成指定大小的矩阵，其中的元素是独立的、服从均值为0、方差为1的标准正态分布（即高斯分布）的随机数。可以通过调整均值和方差来控制生成的高斯白噪声的特性。

例如，生成一个大小为100x1的高斯白噪声序列，可以使用以下代码：

noise = randn(100, 1);

如果需要控制方差，可以将生成的随机序列乘以一个标准差值，例如：

std_dev = 2;  % 标准差为2
noise = std_dev * randn(100, 1);

这样生成的`noise`序列就具有方差为4的特性。

相关问题

matlab 高斯白噪声

在MATLAB中生成高斯白噪声可以使用`randn`函数。该函数生成服从均值为0，标准差为1（也可以通过乘以标准差调整）的高斯分布随机数。

以下是一个示例代码，生成一个长度为N的高斯白噪声信号：

N = 1000;  % 信号长度
noise_std = 0.1;  % 噪声标准差

% 生成高斯白噪声
noise = noise_std * randn(N, 1);

% 绘制噪声信号
plot(noise);
xlabel('Sample');
ylabel('Amplitude');

在这个例子中，我们生成了一个长度为1000的高斯白噪声信号，并将其标准差设置为0.1。你可以根据需要调整信号的长度和标准差。

希望这能帮到你！如果你还有其他问题，请随时问我。

matlab高斯白噪声函数

Matlab中可以使用`randn()`函数生成高斯白噪声。该函数可以生成一个指定大小的矩阵，其中每个元素都是独立的、服从标准正态分布的随机变量，即高斯白噪声。如果需要生成特定均值和方差的高斯白噪声，则可以通过对生成的随机变量进行线性变换来实现。例如，对于大小为$M \times N$的矩阵`x`，可以使用如下代码生成均值为`mu`，方差为`sigma^2`的高斯白噪声：

x = mu + sigma * randn(M,N);

其中，`mu`和`sigma`分别为所需的均值和方差。