MATLAB实现信噪比可控的白噪声叠加及信噪比验证

在MATLAB中，给文件添加白噪声是一个常见的信号处理任务，特别是在模拟真实环境下的信号传输或者噪声干扰分析中。本篇文章提供了一段实用代码，用于解决两个关键问题：如何按照指定信噪比（SNR）将白噪声精确叠加到信号上，并且如何验证叠加后的信号确实具有预期的信噪比。 首先，代码中的`noisegen`函数接收纯信号`X`和所需的信噪比`SNR`作为输入参数。为了确保噪声是高斯白噪声，代码利用`randn`生成随机噪声向量，但注意到`randn`生成的噪声并非严格意义上的零均值和单位方差，因此通过减去噪声的均值并调整方差，使其满足指定的信噪比。具体步骤如下： 1. 使用`randn`生成噪声向量`NOISE`，其大小与信号`X`相同。 2. 计算信号功率（均方根值），即`signal_power = 1/length(X) * sum(X .* X)`。 3. 根据信噪比`SNR`计算噪声的方差，即`noise_variance = signal_power / (10^(SNR/10))`。 4. 通过标准化噪声（除以噪声的标准差）来调整噪声的分布，得到`NOISE = sqrt(noise_variance) / std(NOISE) * NOISE`。 5. 最后，将噪声向量`NOISE`叠加到信号`X`上得到带噪信号`Y`。 其次，`add_noisem`函数则考虑了从外部噪声库（如NOISEX-92）加载噪声的情况，当噪声的采样频率可能与信号不匹配时，需要进行采样频率校准。这个函数接收信号`X`，噪声文件路径`filepath_name`，信噪比`SNR`以及信号的采样频率`fs`。它首先读取噪声文件，如果噪声的采样频率`fs1`与信号的采样频率不同，则进行频率转换，确保两者一致后再进行噪声叠加。 这两个函数不仅提供了添加白噪声的方法，还考虑到了实际应用中可能出现的问题，例如噪声类型的选择和频率匹配，这对于信号处理领域的研究者和工程师来说是非常实用的工具。通过使用这些函数，用户可以方便地在MATLAB中实现高质量的信号噪声模拟和信噪比控制，以满足各种信号处理任务的需求。