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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; _( ^1 Q8 B8 D' M( Y+ q( n
  ~1 @# C+ K8 T& D/ K
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。 ' c; k* b& s) x3 H( J6 q' Z
% M: Y! z/ }/ J% l0 Y# k  q  Y
1. WGN:产生高斯白噪声 ' h5 |& A- `! d" U( W1 {
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。 4 Z, [; ^2 y5 i- U: p2 g
y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。
: {7 f  l( ^& _5 M: q6 \y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。 % c3 _4 i" R# _: r. R# r
2 \) ], o* C& e! o
在数值变量后还可附加一些标志性参数: ) Q- U! k: U) E9 }  K& G3 r: _
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。
; k7 \0 ~8 `/ L! S" Hy = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。
' Y- h0 t. d; ]( |2 O# D) E% n
0 {1 Y5 x2 c: R# O2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声 : t7 @4 J7 j$ ?
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。 5 x7 @& b: R; {/ \4 c+ z
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。 ) }3 g- \% f9 m& c( r1 z3 x
y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。
2 A; e3 d; C8 t1 C0 e) Ly = 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。
6 a1 {9 P. C2 A5 A9 Q7 |( F( U( c$ j1 D2 B, G5 X3 \- m
注释
3 x* P* v) S( L  n# b  U9 T3 Z: E6 s1. 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)。   e+ q4 h8 o7 h9 T0 U* W
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。 ; y7 L3 s; o/ F
3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。
+ _2 X. T) e  _% a+ V: s/ R0 dBm = 1 mW $ `7 T" |- y! y; C! [
10 dBm = 10 mW ) O2 U0 N2 k  j6 K+ B& r9 ~2 V
20 dBm = 100 mW ' ]; E- \$ i! N& B1 u) Z$ o
也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如: 2 Y5 q8 b" L! o6 s
5 Q! B' b: V! a5 _
y=randn(1,2500); ' v3 j5 U; N9 I; A7 [0 h
y=y/std(y);
9 ]) G& Q2 C1 N$ K/ n+ sy=y-mean(y);
/ D+ H# A2 t! f1 T) U# n9 j1 @8 p+ G+ q- |a=0.0128; ; F0 X. R: O8 @
b=sqrt(0.9596); , d& z# c" u" O, g
y=a+b*y;
/ z/ h/ H. r/ e0 p3 c% X* b' H; Q9 Q2 x) F) z% ^
就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列。
$ \! [: p4 f7 |8 T+ W- d3 v6 U
, I. J  [$ ~8 K$ B. ]+ A% i
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