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MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数! {4 _% @# \5 p R* K& k2 p {
. j8 b3 f; u! `2 w% x8 T
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。
+ f" y( k3 z* k( X& Q- W5 Q, t
( x) F# c h4 \- a$ t1. WGN:产生高斯白噪声
0 h. R4 X4 Z* r+ Wy = 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。 & e3 n1 n1 w: I O" p. i8 A! f, h
y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 % D) K: m# ^- P: D. S
y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。 2 u& [: ]# \- Q! f/ {( t2 F4 h6 ]
5 L2 a- ? T! K" K' {+ r; G
在数值变量后还可附加一些标志性参数:
6 B) ^" O& ]3 p; H. xy = 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。 2 \- n! w f& N% a+ D m$ m
y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。
1 a% ^) l5 [" m1 {6 B `# O* t ?" G$ I( z; f0 N# A5 N
2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声
7 x: u1 W; D$ v: c/ j% G# X1 k+ M2 T4 ay = 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。
7 ^# F m F/ `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。 5 k, J, f! Q" T4 B* `
y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。
$ Q/ S0 g# K( b: s8 T( Xy = 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。 / ]! B) N! d6 L9 I! Q3 P$ f
' K8 |8 L- @1 t- I+ m! C: m( K注释
4 A6 a& {# L$ @% ^8 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)。
. N5 [* m+ B* X: W' V2. 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。 5 E: t C) _8 Q% a/ v( O- \1 }2 u
3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。
* G6 C7 e _) }$ L1 ?" X0 dBm = 1 mW
7 a5 |7 \- T5 k/ {7 N10 dBm = 10 mW + @9 \: ]9 e; K. u" H
20 dBm = 100 mW
$ X% {. |2 \4 k0 N+ \- Z. \6 t也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如:
' x6 l! W( ] V# ^% Q; Q3 P _1 H/ i! e
y=randn(1,2500); 4 o/ r& s" G+ n3 o
y=y/std(y); ( _! C5 |0 x# v' K6 L+ Y
y=y-mean(y); " W1 A d% [- n+ W' S
a=0.0128;
, d# K% Y) c4 G+ p: Vb=sqrt(0.9596); ( U4 O& }2 \6 L! B2 i
y=a+b*y; + A* K1 U7 e0 |* i
: ~* g a- O( j; g
就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列。
1 R, N; Q9 w) {3 r0 t2 u$ j# h" j. B: p6 N0 q2 V( ]) R
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