MATLAB噪声生成函数实现

"MATLAB仿真程序，用于生成和添加随机噪声" MATLAB 是一种强大的数学计算和仿真环境，广泛应用于信号处理、图像处理、控制系统设计等领域。在上述描述中，我们关注的是如何在MATLAB中生成随机噪声并将其添加到信号中。这涉及到两个关键函数：`noisegen` 和 `add_noisem`。 `noisegen` 函数的作用是生成并添加高斯白噪声（white Gaussian noise）到输入信号`X`中。高斯噪声是指其概率密度函数符合正态分布的噪声，而白噪声则意味着它在所有频率上的功率相等。该函数接受两个参数，`X`代表原始信号，`SNR`表示信号与噪声的比值（Signal-to-Noise Ratio，SNR），单位为分贝（dB）。首先，通过`randn`函数生成一个与`X`同尺寸的噪声向量，然后调整噪声均值使其为零。接着，计算信号功率，并基于给定的SNR确定噪声的方差。最后，将噪声缩放以匹配信号的标准差，从而得到最终的噪声向量`NOISE`，并返回加噪后的信号`Y`。 `add_noisem` 函数则用于将指定文件路径`filepath_name`中的确定性噪声（可能是录制的实际噪声样本）添加到信号`X`中。该函数还接受`SNR`和信号采样率`fs`作为输入。首先，通过`wavread`函数读取噪声样本，如果采样率与信号的采样率不匹配，使用`resample`函数进行重采样。然后，对噪声进行均值归零处理，计算信号功率和噪声的方差，同样根据SNR调整噪声的大小。最后，将噪声加到信号`X`上，生成加噪后的信号`Y`。 这两个函数在实际应用中非常有用，例如在通信系统仿真中，可以模拟信道引入的噪声影响；在控制系统设计中，可以研究噪声对系统性能的影响；在信号处理中，可以评估去噪算法的效果。通过调整SNR，我们可以研究不同噪声水平下的系统行为，这对于理解和优化系统的稳健性至关重要。