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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 |正序浏览 |阅读模式

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MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数
; a& \  R1 D+ G- |
. B4 l! I! g, z# L; I$ m4 l: z
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。 ' z  g& z2 L6 q( B4 o, I' D" J

# H1 j" D. M9 _, M' y, _9 x1. WGN:产生高斯白噪声
' |; V/ H/ }& }) M+ p3 ]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。 - m+ G4 i! {4 A
y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 1 u. T4 r3 ~  g9 A
y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。 & I  d  X" W. W2 v' L$ m& ~
8 P! j" s9 R. w5 d
在数值变量后还可附加一些标志性参数: 6 o! F" ]" r: O: l* F6 c* e/ B
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。 % m2 a& {6 l/ Q  k2 Y/ N
y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。
7 r3 B; F5 L7 C, J' s! X9 K) o6 i6 a  h, K2 ~6 e; \
2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声 - D9 l. `8 A# A+ Q: N4 ]% F3 n
y = 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。
4 I1 M$ D! o4 ~& y- p$ Ry = 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。
/ i* h! Y$ l1 Y& Y& Ly = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。 ; \& f/ o' p0 y( N: R7 p3 f: O+ p" @
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。
% n: J* S3 p/ i' t; Z0 s
- a8 T7 a8 C5 |0 D. e: L0 \注释
, Y" W% z& q1 Y3 \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)。 / [8 g% W' \% Z3 t
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。
: z( w0 Q4 k- ?2 M) d  S3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。
: V# W7 X6 y' A2 ^0 dBm = 1 mW % P- N+ s5 L% a; F% R2 z/ G
10 dBm = 10 mW
( X3 G7 u( W3 ]6 U8 ?& ]20 dBm = 100 mW
8 e  b& ]: b' D' P5 m* o也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如:
; J- c5 s: A" m% `3 X$ W9 p; D/ t+ X* ^# N
y=randn(1,2500); ) e3 U% L& E% R2 K
y=y/std(y);
2 ?  |4 \! j5 A5 J5 z3 Gy=y-mean(y); 3 |8 ~+ `% f8 Q/ ^7 k
a=0.0128; : k' [/ z/ y3 o7 Q
b=sqrt(0.9596);
& S8 K7 s% t# ?. F, Yy=a+b*y; ! D) n  t" N. `6 v+ i/ p
6 N+ h! R! }6 M+ H+ k
就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列。

3 ~6 Q! m# f: q; \+ W, h# B" O3 d9 \+ y
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