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MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数) p9 r3 x- g5 a5 s6 A
x& F% g ^) F5 f8 p
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。 7 e* T* Z; @5 w0 U
0 x* D, q6 @2 } i9 X! H
1. WGN:产生高斯白噪声 + [! p3 q" O% W; z
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。 " j4 }. K- W/ O& [5 r
y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。
+ Y; a/ P; E5 L/ n1 F& [4 wy = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。 * d7 S0 j* M: e0 _8 G3 f
8 q6 t1 G% g8 z' {7 O) W在数值变量后还可附加一些标志性参数: + X' r! B, l9 T
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。 ; ^% L9 B( o$ C4 x+ N
y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。 ) ^% C/ w7 q3 i# t; \
6 F3 ?! ^; k& e$ v
2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声
$ s4 G0 P3 r$ X, G8 Z ]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。
# b6 l5 _8 u0 Y% c2 R& E' `0 gy = 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。
' u& k+ ?% w& P, F8 Wy = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。
. d. I# ~: l' N) Q& K: hy = 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。
; v1 z( {3 A) c, z& H/ C4 F3 q3 @! P7 j
注释
+ Y2 I4 q6 L* S- ~. ]/ q1. 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)。
/ k/ g; t5 B) u5 H" c* E! b' N c2. 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。
6 e% {8 B3 @. Y/ y% R3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。
3 V3 \5 C- f2 K2 d* l7 j0 dBm = 1 mW
, i8 m& n) V6 n# K6 g, L' E4 @10 dBm = 10 mW
' \) Z( l6 N7 N9 d* g20 dBm = 100 mW - q7 B/ r; t3 n- q
也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如:
( e( A$ b4 r) L1 H' f0 `3 j4 n; S( S0 D
y=randn(1,2500);
) J5 A; X* e% k; a" D- z. Zy=y/std(y); * {( {4 b/ A3 h7 d
y=y-mean(y); . q* h E# F- Z5 x3 E6 Y% ~ E# l
a=0.0128; D" a+ y1 G+ P8 R$ `
b=sqrt(0.9596);
5 m" H6 L7 H6 P5 }2 l9 jy=a+b*y; 6 a p/ n' p& V9 R7 L
/ A& [0 f2 J7 }, t' H- ] [
就得到了 N ( 0.0128, 0.9596 ) 的高斯分布序列。) C/ _. m$ V" j
9 d! ?8 K. m9 E+ W& H3 g! h |
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