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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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MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数
9 H8 ~2 ^( }( Q0 C* S6 U- ^1 G

0 j( M' f% W- z0 VMATLAB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。
# b! C# r+ d6 f1 N" p& e$ _, H& y! L( i8 a; q& }, f- Y1 U, \! G
1. WGN:产生高斯白噪声 ' N2 r! W0 L  D5 F$ L9 [% Q- I
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。 8 Y, s1 V# X4 m; P  `% k$ Q! L
y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 * I/ a4 j$ H8 z2 {
y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。
7 S# D* [5 [0 A( {
/ \; A; u# o/ ^' Z( D在数值变量后还可附加一些标志性参数: 9 E: @) q" }& w3 m/ O  G5 ]: I
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。
$ I/ `- d; C# Z$ i% u5 ^y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。
' n( ~, o8 o; U5 R1 k. u9 x4 f5 c% ~% F# B( J1 m
2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声
/ E4 x/ v6 f$ n3 a) Z/ e) y  Ky = 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。
8 ^9 @8 c- r' }/ m' F' Ey = 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 r2 i" s" P3 X; `) n' [y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。 ) g6 e4 S4 U( C  x
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。
) O% k3 H2 Z- ]6 Z) v% o
5 T: i9 s- K5 w注释 ! y; b' b0 }- Q6 V3 T$ C
1. 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)。
9 r5 |) E1 t# O" n3 p2. 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。
, R7 O+ h6 G9 N4 K' w  N3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。
8 e. x8 P2 H+ z) F8 ~) ^0 dBm = 1 mW $ q$ b, R5 t- w  Q# l
10 dBm = 10 mW   M2 @  ^1 Z7 s' U3 A$ I7 j3 t
20 dBm = 100 mW 5 M& ^0 v. A2 q# }
也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如: / F+ Z" E7 l% P2 c  n# U
2 C4 o1 x+ i9 |
y=randn(1,2500);
: B* M  E: e: |8 L+ Z1 _. Py=y/std(y);
( M9 B8 l+ ~6 t0 D9 ?y=y-mean(y);
; D' B& L6 k9 T, _1 o0 na=0.0128; / g" S% y$ ~1 g0 p* d
b=sqrt(0.9596); 5 k4 `7 h5 R2 o
y=a+b*y; # V! ~, s6 e  p
$ F! [1 w9 _7 s- I( p7 l
就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列。
2 K8 C! @2 u* M) R
7 O4 X3 [; L; k& P
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