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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5 _, L$ V& u6 k# y  z- f# h

& S1 u& W/ `& V% B2 uMATLAB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。
* L2 |- b, |2 Q% T5 F/ h
. T! `9 x9 y% |  B  M" G1. WGN:产生高斯白噪声
% X- T* K' u+ e/ [7 d3 \, i7 [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 G" u0 v* L# A5 Q* D: d
y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。
% t2 ^* C+ P& |9 e; A7 |y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。 6 [& E0 @4 X. W' r; h6 f, ~
# q) U9 U$ C) X
在数值变量后还可附加一些标志性参数:
+ W9 n: F% M6 ~5 fy = 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。
0 V2 K& p5 i9 Gy = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。 4 I! w# W. `9 e. z

" Q' W' `) o" o% O0 x2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声   E/ h% ]3 I) }% L1 L
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 w( Z1 D: ~  [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。 7 }/ o( j5 W/ t: ^! C( C; e- F
y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。
0 Y3 b( K* x# w5 W& T. ^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。
' Z: b- j) O! @
# g8 ]8 R. u+ B8 n6 n0 W; [# N注释 ) n. v% B& F2 |" p; y6 i. L
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)。
; B6 d; L/ T' a) s2 _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。
# J  I% W0 w2 v3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。 2 r8 g; x6 c' e  `
0 dBm = 1 mW
9 K& ~5 U5 T9 Z+ o) [) U3 P' R& Q10 dBm = 10 mW 4 h* K5 i! h7 k$ g3 c; d) Z# j. J
20 dBm = 100 mW ; b, I% {7 `9 k$ X. T: z
也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如: 5 G! y: D' O; P) n" I

; J: {* E* C8 R( ^2 x2 n8 ly=randn(1,2500); 5 @5 A& h: k4 Q. |
y=y/std(y); 6 o  j, z# i  S! C+ Y) c' l
y=y-mean(y); 5 Z9 q2 O2 h9 k1 _! w* B1 L
a=0.0128; ! s+ Y& L/ `9 ^/ P4 Z) d( e
b=sqrt(0.9596);
6 {7 r( j9 ]; q3 yy=a+b*y; 8 {! N- F  P1 t, x$ J+ v( e
! {/ W9 ]" N# m, C( V  f2 S  _
就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列。
  i4 Z2 Y# x5 X
  {3 X/ S! p$ f( e: J9 S
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