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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7 T" K% ]1 P! g# r6 L5 e7 u' o3 p" @
5 b7 _3 [2 H* g( [: Y
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。 0 V0 k2 Q- |5 B4 P

! l; u8 w  w' h* D: O/ r- _$ r. p, k1. WGN:产生高斯白噪声
0 z1 C7 O) b, x8 V( w1 by = 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。 : L' O5 x2 f$ Z# I; F  T# o1 }
y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 $ ^2 I+ T0 k1 q
y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。
$ ~: m% b' E6 Y; j1 u! e
  G3 a. \. s4 w在数值变量后还可附加一些标志性参数:
6 N! u. X% U* v* ry = 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。
& B. `( E1 \4 ?% n9 [* o6 w5 ty = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。
. }" G6 \- Q7 Z" K6 K$ c) U& `" Q7 C, L% y1 I8 U
2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声
) \6 v4 ~1 g. e6 t# ly = 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。 3 ]1 T, X# K! U2 `2 |$ T
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。
) @, F2 F4 e, u7 a: Y7 n* Hy = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。
) c4 r$ k: o9 D: |: \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' [# [: g* u" i# l: J% d
3 ?- |. x4 ]6 S( y) h) U2 I1 }注释
3 Z% Z1 ]* Y  i% O1. 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)。 6 n/ S7 w7 j8 p: D6 \
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。 : i5 J+ m- ^- m4 _( ?$ r+ ?6 {- Y
3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。
" Q3 H5 f( K8 x$ [9 V. q# `0 dBm = 1 mW " @5 k2 w( D; z3 b3 j4 F* r  p6 r
10 dBm = 10 mW   ^/ ~/ }  V+ p( [" J( \) L4 k1 h
20 dBm = 100 mW
: X! y. [3 F0 V$ M- _) l也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如: 9 v* |- N3 w2 ?. j  b, T; |; D" d

: q9 b7 [* Z! U0 cy=randn(1,2500); 7 i3 i# ~$ d# a) l
y=y/std(y);
! E( [/ B6 l5 V! x+ R# \  _y=y-mean(y);
% s2 a: b# c9 x4 @a=0.0128;
) N" k/ l# @* T: R* nb=sqrt(0.9596); ) f, T* K! u. ^6 M
y=a+b*y; 6 U6 k  e" ^/ P5 J4 B1 E

' y% H( ]8 m% v) {+ ?: P% L就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列。
6 F5 ?) Y: O$ R! o
5 D1 V" e7 e) W
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