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MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数

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发表于 2019-1-5 09:00 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数' b) `! k+ C' g" l. l  Z+ J1 i6 m
7 C6 Q2 p% q5 ~. Y! m5 A0 N; u
MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN。WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。
+ r2 E- p. _9 ?  Y) s6 M) {/ S: t. ~$ ]! i3 x. }) y
1. WGN:产生高斯白噪声 ( V) P& \. u( _3 F' _6 L4 M
y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度。
/ ^" c5 W& ^. F9 \5 G+ n; i" wy = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 . i3 _5 t$ H1 ]( Q7 A6 G
y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。 7 r) ?5 @. V8 w6 _0 Y* |

+ x4 _' Q) ^1 n/ U3 D0 E( o! B在数值变量后还可附加一些标志性参数: 0 W) x& ~% c6 J& E, M, r5 F
y = wgn(…,POWERTYPE) 指定p的单位。POWERTYPE可以是'dBW', 'dBm'或'linear'。线性强度(linear power)以瓦特(Watt)为单位。
" h3 L2 U1 {9 d3 A3 ?  py = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。 * P; f+ p$ M6 z
3 M9 a7 M$ e4 f8 `$ d
2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声 ; D. B$ {* H! D/ J/ M; w
y = awgn(x,SNR) 在信号x中加入高斯白噪声。信噪比SNR以dB为单位。x的强度假定为0dBW。如果x是复数,就加入复噪声。 ) f% J- y+ q& A; k& W$ p. D
y = awgn(x,SNR,SIGPOWER) 如果SIGPOWER是数值,则其代表以dBW为单位的信号强度;如果SIGPOWER为'measured',则函数将在加入噪声之前测定信号强度。
1 [0 ]2 {0 V( a6 v* u; T0 dy = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。 8 [' f$ Q! W! q8 C4 M
y = awgn(…,POWERTYPE) 指定SNR和SIGPOWER的单位。POWERTYPE可以是'dB'或'linear'。如果POWERTYPE是'dB',那么SNR以dB为单位,而SIGPOWER以dBW为单位。如果POWERTYPE是'linear',那么SNR作为比值来度量,而SIGPOWER以瓦特为单位。 ) Q. f# i, G1 u0 K. Q! Z
, N: e6 O' b; p/ c
注释
/ {. c$ [  ?& v/ S1. 分贝(decibel, dB):分贝(dB)是表示相对功率或幅度电平的标准单位,换句话说,就是我们用来表示两个能量之间的差别的一种表示单位,它不是一个绝对单位。例如,电子系统中将电压、电流、功率等物理量的强弱通称为电平,电平的单位通常就以分贝表示,即事先取一个电压或电流作为参考值(0dB),用待表示的量与参考值之比取对数,再乘以20作为电平的分贝数(功率的电平值改乘10)。
- m+ C# h; E2 E$ `8 N2. 分贝瓦(dBW, dB Watt):指以1W的输出功率为基准时,用分贝来测量的功率放大器的功率值。 & p+ k8 k. K+ i" m/ N9 u! n
3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。
5 p8 r! P' t, e/ T9 G/ ~0 dBm = 1 mW
) a, ]% }) Y& y10 dBm = 10 mW
$ ^" s0 y* T% Z0 [20 dBm = 100 mW , I9 t5 _' t* ^& M
也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如:
8 w8 J1 `7 ^0 z8 N2 g7 ~& ]2 l' a3 ?3 h) N& o  m
y=randn(1,2500); + c+ G8 i2 `3 t& f8 j$ \" X) L" d4 S* j
y=y/std(y); * h9 d- l4 t, @2 J) p
y=y-mean(y); # D( U  ~" h; f9 R  t
a=0.0128; 6 ~) B/ o. [; S' D# b
b=sqrt(0.9596); 2 g6 Y2 `2 u5 f) W
y=a+b*y;
- P, e7 Q4 q7 q/ d0 R( W( p
% I! t0 M/ ^6 P就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列。
1 F( w) \* g6 F- p9 G( \
% ~& }* K/ H& E! l  b. n' P
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