添加一个噪声干扰信号

MOTOACE

* U  Q* f  }+ Q! y& }1 c8 P

Fs = 1000;       % 采样频率 T = 1/Fs;       % 采样时间 L = 256;        % 信号长度 , ?6 u# i6 F# et = (0: L -1)*T; % 时间 ) p0 n% U/ p! ` x =230.*(1+0.0669*cos(2*pi*8.8*t)).*cos(2*pi*50*t) ;   %cos为底原始信号（调幅波） ! Y/ R! O  Z3 ]; t* Ry =x + randn(size(t));     %添加噪声   figure; plot(t,y) 3 w( I. Y/ k" J: c% L, j% C$ q' P4 Xtitle('原始信号') / Q% {, n9 N- J& e5 E: Bxlabel('时间(s)') ' ^0 M: b# i; N# y$ U& H. P$ ^0 r$ _在原信号中加入标准方差为0.2的高斯白噪声，是否是0.2*randn(m,n)呢?搞不出信号，咋回事？

HelloEE

对的，a*randn+b， a是标准方差，b是均值.
5 n8 z0 Z+ k, y
Fs = 1000;       % 采样频率
" `0 I4 {- B2 r. y* D& ~( XT = 1/Fs;       % 采样时间
5 [: X! ?4 \/ hL = 256;        % 信号长度
: u- `" U0 i2 `7 lt = (0-1)*T; % 时间

3 i8 R* J3 }( Y7 f, q' z! Ax =230.*(1+0.0669*cos(2*pi*8.8*t)).*cos(2*pi*50*t) ;   %cos为底原始信号（调幅波）
n = 100*randn(size(t));
. M% T% |0 t3 O) U* Ly =x +n;     %添加噪声  

figure;
; `# [. V/ H+ A8 z, gplot(t,y)
% t4 D4 ^% e8 q% S, O4 Yhold on
plot(t,n,'k')
title('原始信号')
xlabel('时间(s)')

, r0 n- W4 d" b, L/ M* ]# i
( ~5 W5 [8 U& _! s: v# b2 i
你的噪声幅值和信号相比较小，如果增大噪声幅度，效果会更加明显，
6 f- O/ R( ?, M