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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
/ p4 s' `; c1 R' R' e1 J
+ P" }' M+ ^8 ~4 _, Z' m
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。
& @+ l" k! d  M# x6 T2 ?2 y& l% |4 u; w+ w% ^
1. WGN:产生高斯白噪声 % C% q1 z# _+ I& z/ B9 ~% {
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。
  J1 m+ ^2 c  _y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。
$ r. O$ J2 A  }! @5 t5 q) R( H& \y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。
+ O. U3 h" P9 p4 R8 C8 t& O8 S- X8 C( w
在数值变量后还可附加一些标志性参数:
3 P7 p/ O6 f  u! q& hy = 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。
- d, W3 z. V0 T9 C- q- \y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。 ; N# Y+ D( I/ b
3 k. q% }# R% s6 M, m. ~1 e8 s+ k
2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声
* r+ A6 _2 t) L$ t* q3 R6 N7 W$ Wy = 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 W9 k) |, r) }# t9 g* r- y9 ?4 Z1 d8 Q0 Iy = 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。
) V! P. f& E! ~; P% j+ py = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。 ! w# r6 N  a1 {$ g2 s- S
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。 ) d3 G, u: j2 R5 Z3 C$ H+ E

/ N- n/ U) U2 g4 E3 L注释 2 O. V" R: N: y1 T/ e7 A
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)。
- Y* ]2 e* n1 ?/ H' l1 J  q2. 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。 " I4 W5 y; U6 o" G) i$ U3 F
3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。 6 Y6 c  y5 Z  z( Z1 t2 @4 D
0 dBm = 1 mW
4 n0 ^$ Z" @2 E- p3 N- b4 ]10 dBm = 10 mW
- i0 P( p. D7 ]20 dBm = 100 mW
+ w7 g7 ]9 n8 D* d5 T3 |也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如:   c7 d2 l/ v& E$ v9 A

( U2 W0 A. l$ [y=randn(1,2500); % Y5 {' j  X) ^+ g% U7 o
y=y/std(y);
7 D/ J/ @7 e( c+ O( G/ t2 \# ay=y-mean(y); * Z. x; b& |/ ?, m& ]: H
a=0.0128;
$ c0 X% d/ s; ?5 c; ab=sqrt(0.9596);   i, ~* j, |0 L- @) H+ a$ o
y=a+b*y;
6 z$ J4 A5 d% Q7 m8 @
4 x; f+ d( c6 s; N* ]1 y$ \- c9 S: F就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列。
. U6 O0 k8 v% O: _6 b

) w4 i' i& ^8 ^$ Z
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