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MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数- j; b- K! l& u% J9 G! U4 Q
6 V3 a0 {, w8 X! ?0 XMATLAB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。
9 T6 \+ g4 q! x N7 g, B
9 P7 z- a: w' }- j* v1. WGN:产生高斯白噪声 6 L. N1 g: o3 `) r9 r% U
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。 , ?0 V }7 _- }$ g/ u" \
y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 . d! h, E7 o. R; i+ v5 y
y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。 k3 J# u" S' G" R$ w/ s) N
6 G3 P8 Y- I; [9 K4 y
在数值变量后还可附加一些标志性参数: 2 X. |5 W. k( K& b `" Q* m; {, I2 _
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。 " J/ ?/ \2 u+ B R) r# W3 ]3 z
y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。 # t, c$ g' X8 O ~( ~
v/ x0 H0 ]* q4 b; R `* n2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声
' a6 l8 i9 ` }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。
, V% i- |! z+ g0 h" x( _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。
$ I1 L# A9 F$ @% T! Uy = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。 : ^4 e1 M0 N7 ~0 U& N. H C5 F+ C/ 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。 0 m$ I/ e9 a. ^5 K# m, C
7 ^& D; u6 c! v# u- E% M
注释 * h5 S$ s. A7 e# o
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)。 ) O6 g) f# L H5 \
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。 * U4 Q3 V* c" D7 I( ~' s& [) G
3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。
; Q$ A1 J0 p% S' N. u( X* r5 w0 dBm = 1 mW
6 |' n+ H4 g5 d& a10 dBm = 10 mW 6 i3 _ V6 o: B
20 dBm = 100 mW
- X* u5 O( z7 F也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如: * P. s9 j) f/ l* j. g+ f
! G1 L9 C0 ?+ I E- ?y=randn(1,2500);
$ y$ h2 b$ d4 cy=y/std(y); $ i* m& C: D: c
y=y-mean(y);
2 y8 Y( T: j/ X% C) T( Y. La=0.0128;
# r: W; _& U) i$ qb=sqrt(0.9596);
" H9 r4 W/ T1 r0 \3 Y; hy=a+b*y; 4 m+ o, G: M" M' M
' ?7 I( c7 l. O& }就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列。
! @8 Z6 n" O! Z; @
( k' J {) S+ [( K) y6 k |
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