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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+ f: g2 u: |: T, C5 P
7 [. W7 r! I, q' S1 C) @
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。
7 Z0 K1 j& A3 h, X9 N8 _
8 I9 F9 s) e. Z1. WGN:产生高斯白噪声
5 j# |( o2 G3 o# E6 X! W- q% Gy = 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。
* k; e' ?' @7 @3 ay = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 - i  o& _/ m; O# V/ _& B: f- f
y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。 2 g7 i' l- ?6 x5 |& v! q
3 n# s2 `! w1 X6 S2 y1 U
在数值变量后还可附加一些标志性参数:
8 Q  U/ ?, G! M, X6 t5 Y5 Y6 s! Cy = 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。
4 ~- e3 p3 n/ w$ C" p8 T7 ry = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。 5 H9 q1 K. r7 f/ W- X/ H( [
, p5 K/ J3 o  f) j( B
2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声
  C& g+ p+ |' Zy = 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。
6 X: Y2 L5 X0 c7 z; `0 U; k! Ny = 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。
' m' B  d7 X, l& Qy = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。 + _, S$ `% J0 v' ~
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。 4 p9 {* P7 T! B* R% Q; C
# O0 y( O/ y1 `
注释 % L$ d! B4 ?2 [2 @
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)。 ) O) p( u5 h5 B8 D
2. 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。
, N$ Y$ Q, [3 `, B; V$ t7 _; v3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。 ( g* P2 J, F1 Q  v4 X
0 dBm = 1 mW
( n, D5 G+ \9 t; u" r8 J10 dBm = 10 mW
' T3 Q, r* G* Y: A+ }; q$ x20 dBm = 100 mW ! Q, P  s* J- J! E' o% ~3 }' p# h8 z
也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如:
- o1 v! y/ L* n, h+ h  C# N9 S. c+ X7 h! @0 L
y=randn(1,2500);
& Z$ L, j' f7 N' P# p( q3 oy=y/std(y); " g# |( e) u+ x: m
y=y-mean(y); / s1 Z4 J# k) i8 A$ S- f
a=0.0128; 5 c) H4 [: `- O
b=sqrt(0.9596); - N5 V4 Y) h# u
y=a+b*y; ! }: d/ ]! e$ i# p  A* Q, Y

* F% m/ o# W2 C/ `  f就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列。
* }4 T  [: F# v) p# G5 C2 Z

  _) e* s, K7 b. D9 z4 R
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