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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+ B( z! l  o1 P- ?1 C

4 Y0 a8 h) I8 D' @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。
6 e  R  i- o1 F/ S5 C  E( @: ?
3 M+ M. T7 t" ^6 D& [3 m1. WGN:产生高斯白噪声
* ^: a$ z& a' W2 O) ]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。
* n  U" u$ |% @, p- Vy = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。
7 k1 i- A& M4 K# Q1 [y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。 / v) j) _; X6 ~. w; |* E  D

; f: V' J2 o5 b# ^在数值变量后还可附加一些标志性参数:
3 m- _. B8 h+ J8 c- V4 j& {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。
3 e6 y9 ~( c9 _/ I& W3 U$ Jy = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。
  y7 W* {# a2 F: g2 L5 S3 S: I
# x7 b& I' r  T7 W6 y1 j2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声 : c6 F" w8 U: T2 f4 i3 a$ N$ y
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。
- x) _$ K; R# c1 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$ p, L5 R% d5 Py = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。
4 I  K6 g, Q! ?, ]9 w, Z+ Ry = 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。 # E1 o% ]& W) T& f" r. v2 k

1 m6 v6 |6 i6 q" R- X% z注释 % W+ t) T; A* A5 c) q. k8 `, V
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)。
  I' t% T% v% ~$ X4 w2. 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。 " O6 o9 J' g" x: B  i  K& N6 R* K
3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。 8 g) x$ J4 z- ?! o- ]7 G# o
0 dBm = 1 mW 2 ]! d/ X& ]% s: m: [' Z
10 dBm = 10 mW - U4 C) a$ X& y: P& H6 i" x
20 dBm = 100 mW
& {8 R% Y" C5 C+ e. W% X也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如: / Q- I3 T0 s3 S! P7 b4 {4 }$ L( s8 z- w
# V( O& f$ ?, ~7 ^6 t5 L, ^* ?
y=randn(1,2500);
" t2 q. e3 Q0 n  ry=y/std(y); ) {6 X6 C* y- [* E
y=y-mean(y); : A- i5 _; }7 e+ f/ C8 x, L& _
a=0.0128; : v% E" B; T- s, L0 w% v, N( c
b=sqrt(0.9596); 9 @# ~, _3 h9 U7 ?& m( H, B" V
y=a+b*y;
* @4 v" h  T' O6 F; n9 @1 a- R3 E( v8 [: Y: G. n8 Q
就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列。

& n# e2 A/ _& U+ }" B$ f& _. c; R5 t  J$ O6 c
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