matlab高斯白噪声产生
时间: 2023-07-13 11:05:40 浏览: 54
在 MATLAB 中,可以使用 `randn` 函数来生成高斯白噪声。
具体的生成方法为:
```matlab
noise = randn(N,1)*sigma;
```
其中,`N` 是生成的样本数,`sigma` 是噪声的标准差。
如果要生成多个通道的噪声,则可以将 `randn` 函数的第二维设置为通道数:
```matlab
noise = randn(N,channels)*sigma;
```
生成的噪声数据是一个 $N$ 行、$channels$ 列的矩阵,每一列代表一个通道的噪声数据。
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:
```matlab
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产生高斯白噪声
在MATLAB中,你可以使用`randn`函数来生成高斯白噪声。该函数会生成服从均值为0,方差为1的正态分布随机数。你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。
下面是一个例子,展示了如何使用`randn`函数生成高斯白噪声:
```matlab
% 设置随机数种子,以便结果可重复
rng(0);
% 生成高斯白噪声
sampleSize = 1000; % 生成的样本数量
meanValue = 0; % 均值
stdDeviation = 1; % 标准差
whiteNoise = meanValue + stdDeviation*randn(sampleSize, 1);
% 绘制高斯白噪声的直方图
histogram(whiteNoise, 'Normalization', 'probability');
xlabel('Value');
ylabel('Probability');
title('Gaussian White Noise');
```
在这个例子中,我们生成了1000个样本,均值为0,标准差为1的高斯白噪声。然后,我们绘制了高斯白噪声的直方图,以展示其分布特性。
希望能对你有所帮助!如果有任何问题,请随时提问。