matlab中高斯白噪声的程序是怎样的

在MATLAB中，高斯白噪声是一种随机过程，其幅度在所有频率上的功率都是均匀分布的。要生成高斯白噪声，你可以使用内置的`randn`函数，该函数会生成标准正态分布的随机数，即均值为0，标准差为1。以下是生成高斯白噪声的基本步骤：

% 设定所需的时间序列长度和采样率
length_sec = 1; % 例如生成1秒的噪声
fs = 44100;  % 常见音频采样率，可根据需要调整

% 计算样本点的数量
num_samples = fs * length_sec;

% 生成随机数并归一化为指定的信号功率
sigma = 0.1; % 设置噪声的标准偏差，可以根据需要调整 SNR
white_noise = sigma * randn(num_samples, 1); % 生成高斯噪声序列

% 创建时间数组（如果需要与时间关联）
t = 0:1/fs:num_samples-1; % 时间范围从0到1秒

% 如果需要的话，你可以在此处添加低通滤波来模拟实际情况
% white_noise = lowpassFilter(white_noise, [1 fs/2], fs); % 这里假设lowpassFilter函数已定义

% 结果存储在变量y中
y = white_noise;

在这个例子中，`randn`函数生成的是均值为0的标准正态分布噪声，通过乘以`sigma`来控制噪声的大小，从而达到指定的信噪比。