matlab仿真高斯白噪声自相关函数

Matlab是一种强大的数值计算工具，常用于信号处理和系统分析。如果你想在Matlab中对高斯白噪声进行仿真并计算其自相关函数，可以按照以下步骤操作：

1. **生成高斯白噪声**：
使用`randn()`函数生成标准正态分布的随机数序列，模拟高斯白噪声。例如：

   N = length; % 定义噪声长度
   noise = randn(1, N); % 生成单维高斯白噪声

2. **计算自相关函数**：
自相关函数描述了信号本身的各个点之间的相关程度。对于连续信号，理论上是无限长的；但在实际中，通常取有限样本间的滑动窗口自相关。例如：

   window_size = floor(N / 2); % 窗口大小，一般选择小于或等于信号长度的一半
   corr_func = zeros(window_size + 1, 1);
   for l = 0:window_size
       corr_func(l+1) = sum(noise(1:end-l).*noise(l+1:end));
   end
   corr_func = corr_func / window_size; % 正规化，使得均值为1

3. **图形展示**：
可以通过`plot()`函数绘制自相关函数图：

   plot(corr_func, 'r'); % 绘制红色线表示自相关函数
   xlabel('Lag (samples)');
   ylabel('Autocorrelation');
   title('Autocorrelation Function of Gaussian White Noise');