matlab产生高斯噪声

matlab高斯噪声函数

matlab高斯噪声函数（原创版）目录1.Matlab 中生成高斯噪声的方法2.高斯噪声的特点和应用3.椒盐噪声与高斯噪声的区别4.如何在 Matlab 中生成椒盐噪声和高斯白噪声5.滤波器在噪声抑制中的应用正文在 Matlab 中，生成高斯噪声常用的函数是 randn。

该函数可以生成服从正态分布的随机数。

其使用方法为：y = randn(m,n)，其中 m 和 n 分别为矩阵的大小。

生成的随机数矩阵 y 中，每个元素都服从均值为 0、方差为 1 的高斯分布。

高斯噪声的特点是其噪声幅度随机，且在图像中的位置固定。

这种噪声在图像处理中很常见，例如在图像传输过程中，信号可能受到高斯噪声的影响。

因此，研究如何生成和处理高斯噪声对于图像处理具有重要意义。

椒盐噪声是一种特殊的高斯噪声，其特点是在图像中的某些位置上噪声幅度较大，形成“椒盐”状。

椒盐噪声与高斯噪声的主要区别在于噪声的幅度分布，椒盐噪声的噪声幅度分布不是正态分布，而是具有较高的峰值和较低的谷值。

在 Matlab 中，可以通过 imnoise 函数生成椒盐噪声。

例如，使用imnoise(I, "salt", m, v) 可以生成椒盐噪声，其中 I 为要添加噪声的图像，m 和 v 分别表示噪声的强度和方差。

除了椒盐噪声，Matlab 中也可以生成高斯白噪声。

高斯白噪声是在频域上呈高斯分布的噪声，其能量分布均匀。

在 Matlab 中，可以使用awgn 函数生成高斯白噪声。

例如，使用 awgn(x, snr) 可以生成高斯白噪声，其中 x 为信号，snr 为信噪比。

在实际应用中，噪声抑制滤波器可以用于去除图像中的噪声。

常见的噪声抑制滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和边界保持类滤波器。

均值滤波器的原理是在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。

将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值。

中值滤波器则通过取图像中每个像素邻域的中值来实现噪声抑制。

（三十三）MATLAB如何生成实高斯白噪声、复高斯白噪声

（三⼗三）MATLAB如何⽣成实⾼斯⽩噪声、复⾼斯⽩噪声
什么是⾼斯⽩噪声
如果⼀个噪声，它的幅值服从，⽽它的⼜是均匀分布的，则称它为⾼斯⽩噪声.
以下参考⽹址：
1. 实⾼斯随机变量
2. 实⾼斯随机向量
3. 复⾼斯随机向量
3. 复⾼斯随机变量
以下参考⽹址：
参考资料：复⾼斯随机变量
Reyleigh 分布特性维基百科：
chi-squared分布特性维基百科：
gamma分布特性维基百科：
MATLAB如何根据给定的SNR、Es/N0或Eb/N0，⽣成实⾼斯⽩噪声参考资料：20210326PPT
1.SNR、Es/N0和Eb/N0之间的数学关系
2. Simulaitons
给定Es/N0=x——>N0=Es/x——>sigma^2=N0/2=Es/2x
给定Eb/N0=x——>N0=Es/kx——>sigma^2=N0/2=Es/2kx
3. Simulaitons of coded systems
给定Es/N0=x——>N0=Es/x——>sigma^2=N0/2=Es/2x
给定Eb/N0=x——>N0=Es/kRx——>sigma^2=N0/2=Es/2kRx
注：
(1) 这⾥的R指的是码率;
(2) 若 sigma^2=N0/2，这⾥的N0指的是单边功率谱密度，这⾥的N0/2指的是双边功率谱密度；
4. MATLAB实现代码
n=normrnd(0,sqrt(sigma^2),[1,N])
或
n=sqrt(sigma^2).*randn(1,N)
MATLAB如何⽣成复⾼斯⽩噪声
参考⽹址1：。

高速噪声生成原matlab

高速噪声生成原matlab引言：高速噪声是一种常见的信号处理问题，涉及到许多领域，例如通信、音频处理和图像处理等。

为了研究高速噪声的特性，研究人员经常需要生成具有特定性质的高速噪声。

本文将介绍使用Matlab生成高速噪声的原理和方法。

一、高速噪声的定义高速噪声是指具有连续分布的频谱特性的噪声。

它的特点是在频率范围内具有较大的功率谱密度。

高速噪声可以基于随机过程进行建模，例如高斯白噪声、均匀分布噪声或正弦波噪声等。

生成高速噪声的目的是能够模拟实际场景中的噪声，以便进行相关研究和测试。

二、Matlab生成高速噪声的方法1. 基于随机函数的方法Matlab可以使用randn函数生成服从高斯分布的随机数序列，从而生成高斯白噪声。

通过控制随机数序列的均值和方差，可以得到不同特性的高斯白噪声。

例如，如果希望生成均值为0、方差为1的高斯白噪声，可以使用下面的代码：```matlabnoise = randn(1, N); % 生成N个随机数序列，服从均值为0、方差为1的高斯分布```2. 基于波形生成函数的方法Matlab还提供了一些波形生成函数，例如sawtooth函数、square函数和chirp函数等。

这些函数可以生成具有特定频率和幅度的波形信号。

通过设置这些函数的参数，可以实现生成不同特性的高速噪声。

例如，如果希望生成频率为f、幅度为A的高速噪声，可以使用下面的代码：```matlabt = 0: Ts: T; % 生成时间序列，Ts为采样间隔，T为总时间noise = A * sin(2*pi*f*t); % 生成频率为f、幅度为A的正弦波```三、生成高速噪声的应用1. 通信系统测试在通信系统中，高速噪声常常用于模拟实际通信环境中的噪声。

通过生成具有特定功率谱密度的高速噪声，可以模拟不同信道条件下的传输情况，从而评估通信系统的性能。

2. 音频处理在音频处理领域，高速噪声可以用于测试和评估音频设备的性能。

matlab 高斯噪声频域 -回复

matlab 高斯噪声频域-回复问题：Matlab中的高斯噪声频域是什么？介绍：在数字信号处理中，高斯噪声被广泛用于模拟实际环境中的噪声。

Matlab 提供了强大的信号处理工具箱，使我们能够对信号进行频域分析。

其中，高斯噪声频域分析是一种常见的技术，可以在频域上对高斯噪声进行特征分析和处理。

本文将为您详细介绍如何使用Matlab来生成高斯噪声，并进行频域分析和处理。

步骤一：生成高斯噪声信号在Matlab中，我们可以使用randn函数来生成高斯分布的随机数。

生成的随机数服从具有均值为0和方差为1的标准正态分布。

以下是生成高斯噪声信号的示例代码：matlab设置参数Fs = 1000; 采样频率T = 1/Fs; 采样周期L = 1000; 信号长度t = (0:L-1)*T; 时间向量生成高斯噪声信号x = randn(size(t));在上述代码中，我们首先设置了信号的采样频率、采样周期和信号长度。

然后，使用randn函数生成与时间向量t相同大小的随机数序列。

生成的x即为高斯噪声信号。

步骤二：时域分析对于生成的高斯噪声信号，我们可以通过时域分析来了解其基本特征。

Matlab提供了一系列的信号处理函数，例如plot、histogram等，可以用于时域分析。

以下是一些常见的时域分析方法：1. 绘制信号波形图使用plot函数绘制高斯噪声信号的波形图。

示例代码如下：matlab绘制信号波形图plot(t, x)title('Gaussian White Noise')xlabel('Time (s)')ylabel('Amplitude')上述代码中，我们使用plot函数将时间向量t作为X轴，高斯噪声信号x 作为Y轴，绘制了信号的波形图。

通过波形图，我们可以观察到信号的振幅和变化。

2. 绘制信号的直方图使用histogram函数可以绘制高斯噪声信号的直方图，以分析信号的概率分布情况。

高斯白噪声的matlab实现

通信系统建模与仿真实验一、高斯白噪声的matlab实现要求：样本点：100 1000标准差：0.2 2 10均值：0 0.2白噪声如果噪声的功率谱密度在所有的频率上均为一常数，即P n(f)f(八 f ：),(W/HZ)式中：n0为常数，责成该噪声为白噪声，用n(t)表示。

高斯白噪声的matlab实现1样本点为1000、均值为0、标准差为0.2时，高斯白噪声分布为下图所示:程序如下所示：% White backgro und noisclear all f = 1:1:1000;for i = 1:le ngth(f)K = (0.2) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.A(K - 3.95*(10人-5)*慣))；A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:le ngth(xifft)-1]/1000;realx2(1:le ngth(xifft)-1) = realx(2:le ngth(xifft));plot(ti,realx2)程序如下所示：% White backgro und noisclear all f = 1:1:1000;for i = 1:le ngth(f)K = (2) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.A(K - 3.95*(10A-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:le ngth(xifft)-1]/1000;realx2(1:le ngth(xifft)-1) = realx(2:le ngth(xifft)); plot(ti,realx2)II ■■H I I I I ■■D n.1 02 03 0.4 0.5 DG 07 D.S D.9程序如下所示：% White backgro und noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:le ngth(f)K = (10) * randn (1,1) - 0;P(i) = 10.A(K - 3.95*(10A-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:le ngth(xifft)-1]/1000;realx2(1:le ngth(xifft)-1) = realx(2:le ngth(xifft));plot(ti,realx2)程序如下所示：% White backgro und noisclear all f = 1:1:1000;for i = 1:le ngth(f)K = (0.2) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.A(K - 3.95*(10A-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:le ngth(xifft)-1]/1000;realx2(1:le ngth(xifft)-1) = realx(2:le ngth(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示：% White backgro und noisclear all f = 1:1:1000;for i = 1:le ngth(f)K = (2) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.A(K - 3.95*(10A-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:le ngth(xifft)-1]/1000;realx2(1:le ngth(xifft)-1) = realx(2:le ngth(xifft)); plot(ti,realx2)X 1Q13程序如下所示：% White backgro und noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:le ngth(f)K = (10) * randn (1,1) - 10;P(i) = 10.A(K - 3.95*(10A-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:le ngth(xifft)-1]/1000;realx2(1:le ngth(xifft)-1) = realx(2:le ngth(xifft)); plot(ti,realx2)A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:le ngth(xifft)-1]/1000;realx2(1:le ngth(xifft)-1) = realx(2:le ngth(xifft));plot(ti,realx2)程序如下所示：% White backgro und noisclear all f = 1:1:100;for i = 1:le ngth(f)K = (0.2) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.A (K - 3.95*(10A-5)*f(i));8•样本点为100、均值为0、标准差为2时，高斯白噪声分布为下图所示:程序如下所示：% White backgro und noisclear all f = 1:1:100;for i = 1:le ngth(f)K = (2) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.A(K - 3.95*(10A-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:le ngth(xifft)-1]/1000;realx2(1:le ngth(xifft)-1) = realx(2:le ngth(xifft));plot(ti,realx2)9. 样本点为100、均值为0、标准差为10时，高斯白噪声分布为下图所示:程序如下所示：% White backgro und noisclear all f = 1:1:100;for i = 1:le ngth(f)K = (10) * randn (1,1) - 0;P(i) = 10.A(K - 3.95*(10A-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:le ngth(xifft)-1]/1000;realx2(1:le ngth(xifft)-1) = realx(2:le ngth(xifft));plot(ti,realx2)程序如下所示：% White backgro und noisclear all f = 1:1:100;for i = 1:le ngth(f)K = (0.2) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.A(K - 3.95*(10A-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:le ngth(xifft)-1]/1000;realx2(1:le ngth(xifft)-1) = realx(2:le ngth(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示：% White backgro und noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:le ngth(f)K = (2) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.A(K - 3.95*(10A-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:le ngth(xifft)-1]/1000;realx2(1:le ngth(xifft)-1) = realx(2:le ngth(xifft)); plot(ti,realx2)A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:le ngth(xifft)-1]/1000;realx2(1:le ngth(xifft)-1) = realx(2:le ngth(xifft));plot(ti,realx2)程序如下所示：% White backgro und noisclear all f = 1:1:100;for i = 1:le ngth(f)K = (10) * randn (1,1) - 10;P(i) = 10.A (K - 3.95*(10A-5)*f(i));。

matlab高斯噪声以及傅里叶变换

matlab高斯噪声以及傅里叶变换高斯噪声是一种常见的随机噪声类型，在信号处理中经常遇到。

它的特点是服从高斯分布，也称为正态分布。

高斯噪声可以用数学模型表示，称为高斯随机变量。

高斯噪声在很多实际应用中都存在，例如通信系统中的信号传输、图像和音频处理等。

在这些应用中，了解和处理高斯噪声非常重要。

傅里叶变换是一种常用的信号处理方法，可以将信号从时域转换到频域，对于处理高斯噪声也非常有用。

首先，我们来了解一下高斯噪声的数学定义和特性。

对于一个服从高斯分布的随机变量，其概率密度函数（PDF）可以用以下公式表示：f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * exp(-(x - μ)^2 / (2σ^2))其中，μ是均值，σ是标准差。

高斯噪声的均值通常为0，标准差决定了噪声的强度。

高斯噪声的频谱特性可以通过其自相关函数来描述。

自相关函数是随机过程的重要性质之一，表示信号与其自身在不同时间点上的相关性。

对于高斯噪声，其自相关函数是一个钟形曲线，其峰值处对应于噪声的均值。

傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法。

通过傅里叶变换，我们可以将信号的频谱特性展示出来，从而更好地理解和处理信号。

对于高斯噪声，傅里叶变换可以帮助我们分析和滤波。

在Matlab中，我们可以使用fft函数进行快速傅里叶变换。

该函数接受一个离散时域信号作为输入，并输出相应的频域信号。

具体操作如下：x = randn(1, 1000); %生成1000个服从高斯分布的随机数y = fft(x); %对x进行快速傅里叶变换f = (0:length(y)-1)*(1/length(y)); %计算频率轴figure;plot(f, abs(y)); %绘制频谱图上述代码首先生成了一个包含1000个服从高斯分布的随机数的向量x。

然后，使用fft函数对x进行傅里叶变换，得到频域信号y。

最后，通过绘制f和abs(y)之间的关系，可以得到噪声的频谱图。

matlab高斯白噪声绘制

matlab高斯白噪声绘制一、概念英文名称：white Gaussian noise; WGN定义：均匀分布于给定频带上的高斯噪声；所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。

这是考察一个信号的两个不同方面的问题。

高斯白噪声：如果一个噪声，它的幅度服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。

热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。

二、matlab举例Matlab有两个函数可以产生高斯白噪声，wgn( )和awgn( )。

1. WGN：产生高斯白噪声y = wgn(m,n,p)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。

y = wgn(m,n,p,imp)y = wgn(m,n,p,imp) %以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。

y = wgn(m,n,p,imp,state)y = wgn(m,n,p,imp,state) %重置RANDN的状态。

2. AWGN：在某一信号中加入高斯白噪声y = awgn(x,SNR)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。

clear,clc;N=0:1000;fs=1024;t=N./fs;y=3*sin(2*pi*t);x=wgn(1,1001,2);i=y+x;% i=awgn(y,2); subplot(3,1,1),plot(x); subplot(3,1,2),plot(y); subplot(3,1,3),plot(i);。

(word完整版)高斯白噪声的matlab实现

通信系统建模与仿真实验一、高斯白噪声的matlab 实现要求：样本点：100 1000标准差：0.2 2 10均值： 0 0.2白噪声如果噪声的功率谱密度在所有的频率上均为一常数，即)/(),(,)(0Hz W f n f P n +∞<<-∞=式中：0n 为常数，责成该噪声为白噪声，用)(t n 表示。

高斯白噪声的matlab实现1．样本点为1000、均值为0、标准差为0.2时，高斯白噪声分布为下图所示：程序如下所示：% White background noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:length(f)K = (0.2) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i));endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft));plot(ti,realx2)程序如下所示：% White background noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:length(f)K = (2) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示：% White background noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:length(f)K = (10) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示：% White background noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:length(f)K = (0.2) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示：% White background noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:length(f)K = (2) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示：% White background noisclear allf = 1:1:1000;for i = 1:length(f)K = (10) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示：% White background noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:length(f)K = (0.2) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示：% White background noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:length(f)K = (2) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示：% White background noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:length(f)K = (10) * randn(1,1) - 0;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示：% White background noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:length(f)K = (0.2) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示：% White background noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:length(f)K = (2) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)程序如下所示：% White background noisclear allf = 1:1:100;for i = 1:length(f)K = (10) * randn(1,1) - 10;P(i) = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f(i));A(i) = sqrt(2*P(i)); endxifft = ifft(A);realx = real(xifft);ti = [1:length(xifft)-1]/1000;realx2(1:length(xifft)-1) = realx(2:length(xifft)); plot(ti,realx2)。

高斯白噪声 matlab -回复

高斯白噪声matlab -回复Matlab是一个强大的数学工具，广泛用于数据分析、信号处理和模拟等领域。

在这篇文章中，我们将详细介绍高斯白噪声，并使用Matlab来产生和分析这种噪声信号。

1.什么是噪声？噪声是指在信号中包含的随机干扰，它通常以不可避免且不受控制的形式存在。

噪声可以干扰信号的传输和处理，降低系统的性能。

不同类型的噪声具有不同的特点，因此需要了解各种噪声并采取相应的措施来应对噪声带来的问题。

2.什么是高斯白噪声？高斯白噪声是一种常见的噪声类型，其中包含了具有特定概率密度函数（PDF）的随机信号。

高斯白噪声的频谱是平坦的，即在所有频率上具有相等的功率密度。

这意味着在频域上，高斯白噪声在整个频域上具有相同的能量分布。

3.高斯白噪声的特点高斯白噪声具有以下特点：a) 平均值为零：高斯白噪声的平均值为零，即在长期统计意义下，噪声的均值为零。

b) 均方差是常数：高斯白噪声在所有时间点上的方差是一个常数，这表明在任意时间段上噪声的波动是恒定的。

c) 相邻样本间无关: 高斯白噪声的相邻样本之间是无关的，即当前样本的取值与前一个样本之间没有任何关系。

4.高斯白噪声的生成在Matlab中，可以使用randn函数生成高斯白噪声。

randn函数会生成服从均值为0、方差为1的标准正态分布的随机数。

下面是一个示例代码，用于生成10秒钟的高斯白噪声信号，并绘制其幅值随时间的变化：matlabFs = 1000; %采样频率为1000HzT = 10; %总时间长度为10秒t = 0:1/Fs:T-1/Fs; %时间向量x = randn(size(t)); %生成高斯白噪声信号plot(t,x);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Gaussian White Noise');在这个代码中，我们设定了采样频率为1000Hz，总时间长度为10秒。

MATLAB生成高斯噪声wgn函数

MATLAB⽣成⾼斯噪声wgn函数function y = wgn(varargin)%WGN Generate white Gaussian noise.% Y = WGN(M,N,P) generates an M-by-N matrix of white Gaussian noise. % P specifies the power of the output noise in dBW.%% Y = WGN(M,N,P,IMP) specifies the load impedance in Ohms.%% Y = WGN(M,N,P,IMP,STATE) resets the state of RANDN to STATE.%% Additional flags that can follow the numeric arguments are:%% Y = WGN(..., POWERTYPE) specifies the units of P. POWERTYPE can% be 'dBW', 'dBm' or 'linear'. Linear power is in Watts.%% Y = WGN(..., OUTPUTTYPE); Specifies the output type. OUTPUTTYPE can % be 'real' or 'complex'. If the output type is complex, then P% is divided equally between the real and imaginary components.%% Example 1:% % To generate a 1024-by-1 vector of complex noise with power% % of 5 dBm across a 50 Ohm load, use:% Y = wgn(1024, 1, 5, 50, 'dBm', 'complex')%% Example 2:% % To generate a 256-by-5 matrix of real noise with power% % of 10 dBW across a 1 Ohm load, use:% Y = wgn(256, 5, 10, 'real')%% Example 3:% % To generate a 1-by-10 vector of complex noise with power% % of 3 Watts across a 75 Ohm load, use:% Y = wgn(1, 10, 3, 75, 'linear', 'complex')%% See also RANDN, AWGN.% Copyright 1996-2008 The MathWorks, Inc.% $Revision: 1.11.4.5 $ $Date: 2008/08/01 12:17:45 $% --- Initial checkserror(nargchk(3,7,nargin,'struct'));% --- Value set indicators (used for the strings)pModeSet = 0;cplxModeSet = 0;% --- Set default valuesp = [];row = [];col = [];pMode = 'dbw';imp = 1;cplxMode = 'real';seed = [];% --- Placeholders for the numeric and string index valuesnumArg = [];strArg = [];% --- Identify string and numeric arguments% An empty in position 4 (Impedance) or 5 (Seed) are considered numeric for n=1:nargin if(isempty(varargin{n}))switch ncase 4if(ischar(varargin{n}))error('comm:wgn:InvalidDefaultImp','The default impedance should be marked by [].'); end;varargin{n} = imp; % Impedance has a default valuecase 5if(ischar(varargin{n}))error('comm:wgn:InvalidNumericInput','The default seed should be marked by [].'); end;varargin{n} = []; % Seed has no defaultotherwisevarargin{n} = '';end;end;% --- Assign the string and numeric vectorsif(ischar(varargin{n}))strArg(size(strArg,2)+1) = n;elseif(isnumeric(varargin{n}))numArg(size(numArg,2)+1) = n;elseerror('comm:wgn:InvalidArg','Only string and numeric arguments are allowed.');end;end;% --- Build the numeric argument setswitch(length(numArg))case 3% --- row is first (element 1), col (element 2), p (element 3)if(all(numArg == [1 2 3]))row = varargin{numArg(1)};col = varargin{numArg(2)};p = varargin{numArg(3)};elseerror('comm:wgn:InvalidSyntax','Illegal syntax.')end;case 4% --- row is first (element 1), col (element 2), p (element 3), imp (element 4)%if(all(numArg(1:3) == [1 2 3]))row = varargin{numArg(1)};col = varargin{numArg(2)};p = varargin{numArg(3)};imp = varargin{numArg(4)};elseerror('comm:wgn:InvalidSyntax','Illegal syntax.')end;case 5% --- row is first (element 1), col (element 2), p (element 3), imp (element 4), seed (element 5) if(all(numArg(1:3) == [1 2 3]))row = varargin{numArg(1)};col = varargin{numArg(2)};p = varargin{numArg(3)};imp = varargin{numArg(4)};seed = varargin{numArg(5)};elseerror('comm:wgn:InvalidSyntax','Illegal syntax.');end;otherwiseerror('comm:wgn:InvalidSyntax','Illegal syntax.');end;% --- Build the string argument setfor n=1:length(strArg)switch lower(varargin{strArg(n)})case {'dbw''dbm''linear'}if(~pModeSet)pModeSet = 1;pMode = lower(varargin{strArg(n)});elseerror('comm:wgn:TooManyPowerTypes','The Power mode must only be set once.');end;case {'db'}error('comm:wgn:InvalidPowerType','Incorrect power mode passed in. Please use ''dBW'', ''dBm'', or ''linear.'''); case {'real''complex'}if(~cplxModeSet)cplxModeSet = 1;cplxMode = lower(varargin{strArg(n)});elseerror('comm:wgn:TooManyOutputTypes','The complexity mode must only be set once.');end;otherwiseerror('comm:wgn:InvalidArgOption','Unknown option passed in.');end;end;% --- Arguments and defaults have all been set, either to their defaults or by the values passed in% so, perform range and type checks% --- pif(isempty(p))error('comm:wgn:InvalidPowerVal','The power value must be a real scalar.');end;if(any([~isreal(p) (length(p)>1) (length(p)==0)]))error('comm:wgn:InvalidPowerVal','The power value must be a real scalar.');end;if(strcmp(pMode,'linear'))if(p<0)error('comm:wgn:NegativePower','In linear mode, the required noise power must be >= 0.'); end;end;% --- Dimensionsif(any([isempty(row) isempty(col) ~isscalar(row) ~isscalar(col)]))error('comm:wgn:InvalidDims','The required dimensions must be real, integer scalars > 1.'); end;if(any([(row<=0) (col<=0) ~isreal(row) ~isreal(col) ((row-floor(row))~=0) ((col-floor(col))~=0)])) error('comm:wgn:InvalidDims','The required dimensions must be real, integer scalars > 1.'); end;% --- Impedanceif(any([~isreal(imp) (length(imp)>1) (length(imp)==0) any(imp<=0)]))error('comm:wgn:InvalidImp','The Impedance value must be a real scalar > 0.');end;% --- Seedif(~isempty(seed))if(any([~isreal(seed) (length(seed)>1) (length(seed)==0)any((seed-floor(seed))~=0)]))error('comm:wgn:InvalidState','The State must be a real, integer scalar.');end;end;% --- All parameters are valid, so no extra checking is requiredswitch lower(pMode)case'linear'noisePower = p;case'dbw'noisePower = 10^(p/10);case'dbm'noisePower = 10^((p-30)/10);end;% --- Generate the noiseif(~isempty(seed))randn('state',seed);end;if(strcmp(cplxMode,'complex'))z = randn(2*row,col);y = (sqrt(imp*noisePower/2))*(z(1:row,:)+j*z(row+1:end,:)); else y = (sqrt(imp*noisePower))*randn(row,col);end;。

MATLAB添加高斯噪声awgn函数（需要wgn函数）

MATLAB添加⾼斯噪声awgn函数（需要wgn函数）function y=awgn(varargin)%AWGN Add white Gaussian noise to a signal.% Y = AWGN(X,SNR) adds white Gaussian noise to X. The SNR is in dB.% The power of X is assumed to be 0 dBW. If X is complex, then% AWGN adds complex noise.%% Y = AWGN(X,SNR,SIGPOWER) when SIGPOWER is numeric, it represents% the signal power in dBW. When SIGPOWER is 'measured', AWGN measures % the signal power before adding noise. %% Y = AWGN(X,SNR,SIGPOWER,STATE) resets the state of RANDN to STATE.%% Y = AWGN(..., POWERTYPE) specifies the units of SNR and SIGPOWER.% POWERTYPE can be 'db' or 'linear'. If POWERTYPE is 'db', then SNR% is measured in dB and SIGPOWER is measured in dBW. If POWERTYPE is % 'linear', then SNR is measured as a ratio and SIGPOWER is measured% in Watts.%% Example 1:% % To specify the power of X to be 0 dBW and add noise to produce % % an SNR of 10dB, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,10,0);%% Example 2:% % To specify the power of X to be 3 Watts and add noise to% % produce a linear SNR of 4, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,4,3,'linear');%% Example 3:% % To cause AWGN to measure the power of X and add noise to% % produce a linear SNR of 4, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% See also WGN, RANDN, and BSC.% Copyright 1996-2008 The MathWorks, Inc.% $Revision: 1.9.4.6 $ $Date: 2008/08/22 20:23:43 $% --- Initial checkserror(nargchk(2,5,nargin,'struct'));% --- Value set indicators (used for the string flags)pModeSet = 0;measModeSet = 0;% --- Set default valuessigPower = 0;pMode = 'db';measMode = 'specify';state = [];% --- Placeholder for the signature stringsigStr = '';% --- Identify string and numeric argumentsfor n=1:narginif(n>1)sigStr(size(sigStr,2)+1) = '/';end% --- Assign the string and numeric flagsif(ischar(varargin{n}))sigStr(size(sigStr,2)+1) = 's';elseif(isnumeric(varargin{n}))sigStr(size(sigStr,2)+1) = 'n';elseerror('comm:awgn:InvalidArg','Only string and numeric arguments are allowed.'); endend% --- Identify parameter signatures and assign values to variablesswitch sigStr% --- awgn(x, snr)case'n/n'% --- awgn(x, snr, sigPower)case'n/n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};% --- awgn(x, snr, 'measured')case'n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3}); measModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, state) case'n/n/n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};state = varargin{4};% --- awgn(x, snr, 'measured', state) case'n/n/s/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});state = varargin{4};measModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, 'db|linear') case'n/n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};pMode = lower(varargin{4}); pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, 'measured', 'db|linear') case'n/n/s/s'measMode = lower(varargin{3});pMode = lower(varargin{4});measModeSet = 1;pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, state, 'db|linear')case'n/n/n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};state = varargin{4};pMode = lower(varargin{5});pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, 'measured', state, 'db|linear')case'n/n/s/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});state = varargin{4};pMode = lower(varargin{5});measModeSet = 1;pModeSet = 1;otherwiseerror('comm:awgn:InvalidSyntax','Syntax error.');end% --- Parameters have all been set, either to their defaults or by the values passed in,% so perform range and type checks% --- sigif(isempty(sig))error('comm:awgn:NoInput','An input signal must be given.');endif(ndims(sig)>2)error('comm:awgn:InvalidSignalDims','The input signal must have 2 or fewer dimensions.'); endif(~strcmp(measMode,'measured'))error('comm:awgn:InvalidSigPower','The signal power parameter must be numeric or ''measured''.');endend% --- pModeif(pModeSet)switch pModecase {'db''linear'}otherwiseerror('comm:awgn:InvalidPowerType','The signal power mode must be''db'' or ''linear''.');endend% -- reqSNRif(any([~isreal(reqSNR) (length(reqSNR)>1) (isempty(reqSNR))]))error('comm:awgn:InvalidSNR','The signal-to-noise ratio must be a real scalar.');endif(strcmp(pMode,'linear'))if(reqSNR<=0)error('comm:awgn:InvalidSNRForLinearMode','In linear mode, the signal-to-noise ratio must be > 0.');endend% --- sigPowerif(~strcmp(measMode,'measured'))% --- If measMode is not 'measured', then the signal power must be specified if(any([~isreal(sigPower) (length(sigPower)>1) (isempty(sigPower))])) error('comm:awgn:InvalidSigPower','The signal power value must be a real scalar.');endif(strcmp(pMode,'linear'))if(sigPower<0)error('comm:awgn:InvalidSigPowerForLinearMode','In linear mode, the signal power must be >= 0.');endendend% --- stateany((state-floor(state))~=0)]))error('comm:awgn:InvaildState','The State must be a real, integer scalar.');endend% --- All parameters are valid, so no extra checking is required% --- Check the signal power. This needs to consider power measurements on matrices if(strcmp(measMode,'measured'))sigPower = sum(abs(sig(:)).^2)/length(sig(:));if(strcmp(pMode,'db'))sigPower = 10*log10(sigPower);endend% --- Compute the required noise powerswitch lower(pMode)case'linear'noisePower = sigPower/reqSNR;case'db'noisePower = sigPower-reqSNR;pMode = 'dbw';end% --- Add the noiseif(isreal(sig))opType = 'real';elseopType = 'complex';endy = sig+wgn(size(sig,1), size(sig,2), noisePower, 1, state, pMode, opType);。

基于matlab的图像高斯噪声和椒盐噪声的滤除

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二、中值滤波
给定的图像为二维信号，利用中值滤波函数去除图像中的噪声过程如下：
（1）使用imread()读入原始的彩色图像。
（2）因为使用中值滤波器只能对灰度图像进行处理，所以利用rgb2gray()将彩色图像转化为灰度图像。（3）用imnoise()在灰度图像中加入椒盐噪声。（4）利用medfilt2()函数进行中值滤波,并在matlab环境下运行。
图像信号在产生传输和记录的过程中经常会受到各种噪声的干扰噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种元素
基于matlab的图像高斯噪声和椒盐噪声的滤除
图像平滑处理
1 2 3 4
噪声中值滤波
均值滤波
小结
一、噪声
图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。
二、中值滤波优点：缺点：
克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，对所有象素点采用一致的处理，在滤而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有除噪声的同时有可能改变真正象素点的值，效。但是对一些细节多，特别是点、线、尖引入误差，损坏图像的边缘和细节。该算顶细节多的图像不宜采用中值滤波的方法。法对高斯噪声和均匀分布噪声就束手无策。对去除椒盐噪声很有效。

matlab awgn 函数

在MATLAB 中，`awgn` 函数用于向信号添加高斯白噪声（AWGN）。

该函数的语法为：
y = awgn(x, snr)
其中，`x` 是原始信号，`snr` 是信噪比（Signal-to-Noise Ratio）。

函数返回添加了噪声的信号`y`。

例如，如果要将原始信号`x` 添加10 dB 的信噪比的高斯白噪声，可以使用以下代码：
x = randn(1, 1000); % 生成一个长度为1000 的随机信号
y = awgn(x, 10); % 添加10 dB 的信噪比的高斯白噪声
这将生成一个长度为1000 的随机信号`x`，并将其与10 dB 的信噪比的高斯白噪声相结合，结果保存在`y` 中。

`awgn` 函数还有其他一些选项，例如指定噪声的功率、信号的采样率等。

你可以通过查阅MATLAB 的帮助文档或者在MATLAB 命令窗口中输入`help awgn` 来获取更多关于该函数的信息。

matlab噪声函数

matlab噪声函数
MATLAB是一种强大的数学软件，可以用于许多不同的计算任务，其中之一是生成随机噪声。

MATLAB中有许多噪声函数可用于模拟模拟多种信号。

下面将介绍几个常用的MATLAB 噪声函数。

GAUSSIAN NOISE FUNCTION
高斯噪声函数是一种非常常用的噪声函数，在MATLAB中，可以使用内置函数'randn'
来生成高斯噪声。

使用此函数时，必须指定噪声的均值和标准差。

例如：假设我们需要生成一个带有均值为0和方差为1的高斯噪声信号。

我们可以在MATLAB命令窗口中键入：
x = randn(1,1000);
这将生成一个长度为1000的高斯随机信号x。

然后，您可以通过将此信号添加到其他信号中来模拟高斯噪声。

白噪声函数被称为具有恒定功率密度的随机信号。

在MATLAB中，可以使用内置函数
'wgn'来生成白噪声。

与其他噪声不同，白噪声具有恒定的功率密度，这意味着它在所有
频率上具有相同的能量。

总的来说，MATLAB中内置的噪声函数可以使用范围广泛，以模拟许多不同类型的噪声。

根据所需的噪声类型，可以选择适当的函数来生成所需的噪声信号。

matlab高斯噪声函数

matlab高斯噪声函数摘要：1.Matlab 高斯噪声函数的基本概念2.Matlab 高斯噪声函数的实现方法3.Matlab 高斯噪声函数的应用实例4.Matlab 高斯噪声函数的优缺点正文：一、Matlab 高斯噪声函数的基本概念在信号处理领域，噪声是一种普遍存在的现象。

高斯噪声是一种常见的噪声类型，它具有窄带宽、高斯分布的特点。

在Matlab 中，我们可以通过特定的函数来生成高斯噪声。

二、Matlab 高斯噪声函数的实现方法在Matlab 中，生成高斯噪声的函数主要有两种：randn 和normrnd。

1.randn 函数：该函数用于生成服从正态分布的随机数。

其用法为：y = randn(n)，其中n 为正整数，表示生成一个n 维随机向量。

如果n 不是正整数，则返回错误信息。

2.normrnd 函数：该函数用于生成服从正态分布的随机数。

其用法为：y = normrnd(mu, sigma, m, n)，其中mu 为均值，sigma 为标准差，m、n 为正整数。

该函数生成的是m×n 的随机矩阵。

三、Matlab 高斯噪声函数的应用实例在图像处理领域，高斯噪声常常用于模拟图像的噪声。

在Matlab 中，我们可以使用imnoise 函数向图像中加入高斯噪声。

具体用法如下：```matlabimnoise(I, "gaussian", m, v)```其中，I 为输入图像，"gaussian"表示高斯噪声，m 和v 分别表示噪声的均值和方差。

四、Matlab 高斯噪声函数的优缺点优点：Matlab 高斯噪声函数可以方便地生成高斯分布的随机数，易于实现和控制噪声的强度。

缺点：Matlab 高斯噪声函数生成的噪声与实际噪声分布可能存在偏差，需要根据实际情况进行调整。

MATLAB 添加高斯噪声awgn函数(需要wgn函数)

function y=awgn(varargin)%AWGN Add white Gaussian noise to a signal.% Y = AWGN(X,SNR) adds white Gaussian noise to X. The SNR is in dB.% The power of X is assumed to be 0 dBW. If X is complex, then% AWGN adds complex noise.%% Y = AWGN(X,SNR,SIGPOWER) when SIGPOWER is numeric, it represents% the signal power in dBW. When SIGPOWER is 'measured', AWGN measures % the signal power before adding noise.%% Y = AWGN(X,SNR,SIGPOWER,STATE) resets the state of RANDN to STATE.%% Y = AWGN(..., POWERTYPE) specifies the units of SNR and SIGPOWER.% POWERTYPE can be 'db' or 'linear'. If POWERTYPE is 'db', then SNR% is measured in dB and SIGPOWER is measured in dBW. If POWERTYPE is % 'linear', then SNR is measured as a ratio and SIGPOWER is measured% in Watts.%% Example 1:% % To specify the power of X to be 0 dBW and add noise to produce % % an SNR of 10dB, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,10,0);%% Example 2:% % To specify the power of X to be 3 Watts and add noise to% % produce a linear SNR of 4, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,4,3,'linear');%% Example 3:% % To cause AWGN to measure the power of X and add noise to% % produce a linear SNR of 4, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,4,'measured','linear');%% See also WGN, RANDN, and BSC.% Copyright 1996-2008 The MathWorks, Inc.% $Revision: 1.9.4.6 $ $Date: 2008/08/22 20:23:43 $% --- Initial checkserror(nargchk(2,5,nargin,'struct'));% --- Value set indicators (used for the string flags)pModeSet = 0;measModeSet = 0;% --- Set default valuessigPower = 0;pMode = 'db';measMode = 'specify';state = [];% --- Placeholder for the signature stringsigStr = '';% --- Identify string and numeric argumentsfor n=1:narginif(n>1)sigStr(size(sigStr,2)+1) = '/';end% --- Assign the string and numeric flagsif(ischar(varargin{n}))sigStr(size(sigStr,2)+1) = 's';elseif(isnumeric(varargin{n}))sigStr(size(sigStr,2)+1) = 'n';elseerror('comm:awgn:InvalidArg','Only string and numeric arguments are allowed.');endend% --- Identify parameter signatures and assign values to variablesswitch sigStr% --- awgn(x, snr)case'n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};% --- awgn(x, snr, sigPower)case'n/n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};% --- awgn(x, snr, 'measured')case'n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});measModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, state)case'n/n/n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};state = varargin{4};% --- awgn(x, snr, 'measured', state)case'n/n/s/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});state = varargin{4};measModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, 'db|linear')case'n/n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};pMode = lower(varargin{4});pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, 'measured', 'db|linear')case'n/n/s/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});pMode = lower(varargin{4});measModeSet = 1;pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, state, 'db|linear')case'n/n/n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};state = varargin{4};pMode = lower(varargin{5});pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, 'measured', state, 'db|linear')case'n/n/s/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});state = varargin{4};pMode = lower(varargin{5});measModeSet = 1;pModeSet = 1;otherwiseerror('comm:awgn:InvalidSyntax','Syntax error.');end% --- Parameters have all been set, either to their defaults or by the values passed in,% so perform range and type checks% --- sigif(isempty(sig))error('comm:awgn:NoInput','An input signal must be given.');endif(ndims(sig)>2)error('comm:awgn:InvalidSignalDims','The input signal must have 2 or fewer dimensions.');end% --- measModeif(measModeSet)if(~strcmp(measMode,'measured'))error('comm:awgn:InvalidSigPower','The signal power parameter must be numeric or ''measured''.');endend% --- pModeif(pModeSet)switch pModecase {'db''linear'}otherwiseerror('comm:awgn:InvalidPowerType','The signal power mode must be''db'' or ''linear''.');endend% -- reqSNRif(any([~isreal(reqSNR) (length(reqSNR)>1) (isempty(reqSNR))]))error('comm:awgn:InvalidSNR','The signal-to-noise ratio must be a real scalar.');endif(strcmp(pMode,'linear'))if(reqSNR<=0)error('comm:awgn:InvalidSNRForLinearMode','In linear mode, the signal-to-noise ratio must be > 0.');endend% --- sigPowerif(~strcmp(measMode,'measured'))% --- If measMode is not 'measured', then the signal power must be specified if(any([~isreal(sigPower) (length(sigPower)>1) (isempty(sigPower))])) error('comm:awgn:InvalidSigPower','The signal power value must be a real scalar.');endif(strcmp(pMode,'linear'))if(sigPower<0)error('comm:awgn:InvalidSigPowerForLinearMode','In linear mode, the signal power must be >= 0.');endendend% --- stateif(~isempty(state))if(any([~isreal(state) (length(state)>1) (isempty(state))any((state-floor(state))~=0)]))error('comm:awgn:InvaildState','The State must be a real, integer scalar.');endend% --- All parameters are valid, so no extra checking is required% --- Check the signal power. This needs to consider power measurements on matricesif(strcmp(measMode,'measured'))sigPower = sum(abs(sig(:)).^2)/length(sig(:));if(strcmp(pMode,'db'))sigPower = 10*log10(sigPower);endend% --- Compute the required noise powerswitch lower(pMode)case'linear'noisePower = sigPower/reqSNR;case'db'noisePower = sigPower-reqSNR;pMode = 'dbw';end% --- Add the noiseif(isreal(sig))opType = 'real';elseopType = 'complex';endy = sig+wgn(size(sig,1), size(sig,2), noisePower, 1, state, pMode, opType);。

MATLAB 添加高斯噪声awgn函数(需要wgn函数)

function y=awgn(varargin)%AWGN Add white Gaussian noise to a signal.% Y = AWGN(X,SNR) adds white Gaussian noise to X. The SNR is in dB.% The power of X is assumed to be 0 dBW. If X is complex, then% AWGN adds complex noise.%% Y = AWGN(X,SNR,SIGPOWER) when SIGPOWER is numeric, it represents% the signal power in dBW. When SIGPOWER is 'measured', AWGN measures % the signal power before adding noise.%% Y = AWGN(X,SNR,SIGPOWER,STATE) resets the state of RANDN to STATE.%% Y = AWGN(..., POWERTYPE) specifies the units of SNR and SIGPOWER.% POWERTYPE can be 'db' or 'linear'. If POWERTYPE is 'db', then SNR% is measured in dB and SIGPOWER is measured in dBW. If POWERTYPE is % 'linear', then SNR is measured as a ratio and SIGPOWER is measured% in Watts.%% Example 1:% % To specify the power of X to be 0 dBW and add noise to produce % % an SNR of 10dB, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,10,0);%% Example 2:% % To specify the power of X to be 3 Watts and add noise to% % produce a linear SNR of 4, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,4,3,'linear');%% Example 3:% % To cause AWGN to measure the power of X and add noise to% % produce a linear SNR of 4, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,4,'measured','linear');%% See also WGN, RANDN, and BSC.% Copyright 1996-2008 The MathWorks, Inc.% $Revision: 1.9.4.6 $ $Date: 2008/08/22 20:23:43 $% --- Initial checkserror(nargchk(2,5,nargin,'struct'));% --- Value set indicators (used for the string flags)pModeSet = 0;measModeSet = 0;% --- Set default valuessigPower = 0;pMode = 'db';measMode = 'specify';state = [];% --- Placeholder for the signature stringsigStr = '';% --- Identify string and numeric argumentsfor n=1:narginif(n>1)sigStr(size(sigStr,2)+1) = '/';end% --- Assign the string and numeric flagsif(ischar(varargin{n}))sigStr(size(sigStr,2)+1) = 's';elseif(isnumeric(varargin{n}))sigStr(size(sigStr,2)+1) = 'n';elseerror('comm:awgn:InvalidArg','Only string and numeric arguments are allowed.');endend% --- Identify parameter signatures and assign values to variablesswitch sigStr% --- awgn(x, snr)case'n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};% --- awgn(x, snr, sigPower)case'n/n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};% --- awgn(x, snr, 'measured')case'n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});measModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, state)case'n/n/n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};state = varargin{4};% --- awgn(x, snr, 'measured', state)case'n/n/s/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});state = varargin{4};measModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, 'db|linear')case'n/n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};pMode = lower(varargin{4});pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, 'measured', 'db|linear')case'n/n/s/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});pMode = lower(varargin{4});measModeSet = 1;pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, state, 'db|linear')case'n/n/n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};state = varargin{4};pMode = lower(varargin{5});pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, 'measured', state, 'db|linear')case'n/n/s/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});state = varargin{4};pMode = lower(varargin{5});measModeSet = 1;pModeSet = 1;otherwiseerror('comm:awgn:InvalidSyntax','Syntax error.');end% --- Parameters have all been set, either to their defaults or by the values passed in,% so perform range and type checks% --- sigif(isempty(sig))error('comm:awgn:NoInput','An input signal must be given.');endif(ndims(sig)>2)error('comm:awgn:InvalidSignalDims','The input signal must have 2 or fewer dimensions.');end% --- measModeif(measModeSet)if(~strcmp(measMode,'measured'))error('comm:awgn:InvalidSigPower','The signal power parameter must be numeric or ''measured''.');endend% --- pModeif(pModeSet)switch pModecase {'db''linear'}otherwiseerror('comm:awgn:InvalidPowerType','The signal power mode must be''db'' or ''linear''.');endend% -- reqSNRif(any([~isreal(reqSNR) (length(reqSNR)>1) (isempty(reqSNR))]))error('comm:awgn:InvalidSNR','The signal-to-noise ratio must be a real scalar.');endif(strcmp(pMode,'linear'))if(reqSNR<=0)error('comm:awgn:InvalidSNRForLinearMode','In linear mode, the signal-to-noise ratio must be > 0.');endend% --- sigPowerif(~strcmp(measMode,'measured'))% --- If measMode is not 'measured', then the signal power must be specified if(any([~isreal(sigPower) (length(sigPower)>1) (isempty(sigPower))])) error('comm:awgn:InvalidSigPower','The signal power value must be a real scalar.');endif(strcmp(pMode,'linear'))if(sigPower<0)error('comm:awgn:InvalidSigPowerForLinearMode','In linear mode, the signal power must be >= 0.');endendend% --- stateif(~isempty(state))if(any([~isreal(state) (length(state)>1) (isempty(state))any((state-floor(state))~=0)]))error('comm:awgn:InvaildState','The State must be a real, integer scalar.');endend% --- All parameters are valid, so no extra checking is required% --- Check the signal power. This needs to consider power measurements on matricesif(strcmp(measMode,'measured'))sigPower = sum(abs(sig(:)).^2)/length(sig(:));if(strcmp(pMode,'db'))sigPower = 10*log10(sigPower);endend% --- Compute the required noise powerswitch lower(pMode)case'linear'noisePower = sigPower/reqSNR;case'db'noisePower = sigPower-reqSNR;pMode = 'dbw';end% --- Add the noiseif(isreal(sig))opType = 'real';elseopType = 'complex';endy = sig+wgn(size(sig,1), size(sig,2), noisePower, 1, state, pMode, opType);。

MATLAB添加高斯噪声awgn函数（需要wgn函数）

MATLAB添加⾼斯噪声awgn函数（需要wgn函数）function y=awgn(varargin)%AWGN Add white Gaussian noise to a signal.% Y = AWGN(X,SNR) adds white Gaussian noise to X. The SNR is in dB.% The power of X is assumed to be 0 dBW. If X is complex, then% AWGN adds complex noise.%% Y = AWGN(X,SNR,SIGPOWER) when SIGPOWER is numeric, it represents% the signal power in dBW. When SIGPOWER is 'measured', AWGN measures % the signal power before adding noise. %% Y = AWGN(X,SNR,SIGPOWER,STATE) resets the state of RANDN to STATE.%% Y = AWGN(..., POWERTYPE) specifies the units of SNR and SIGPOWER.% POWERTYPE can be 'db' or 'linear'. If POWERTYPE is 'db', then SNR% is measured in dB and SIGPOWER is measured in dBW. If POWERTYPE is % 'linear', then SNR is measured as a ratio and SIGPOWER is measured% in Watts.%% Example 1:% % To specify the power of X to be 0 dBW and add noise to produce % % an SNR of 10dB, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,10,0);%% Example 2:% % To specify the power of X to be 3 Watts and add noise to% % produce a linear SNR of 4, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,4,3,'linear');%% Example 3:% % To cause AWGN to measure the power of X and add noise to% % produce a linear SNR of 4, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% See also WGN, RANDN, and BSC.% Copyright 1996-2008 The MathWorks, Inc.% $Revision: 1.9.4.6 $ $Date: 2008/08/22 20:23:43 $% --- Initial checkserror(nargchk(2,5,nargin,'struct'));% --- Value set indicators (used for the string flags)pModeSet = 0;measModeSet = 0;% --- Set default valuessigPower = 0;pMode = 'db';measMode = 'specify';state = [];% --- Placeholder for the signature stringsigStr = '';% --- Identify string and numeric argumentsfor n=1:narginif(n>1)sigStr(size(sigStr,2)+1) = '/';end% --- Assign the string and numeric flagsif(ischar(varargin{n}))sigStr(size(sigStr,2)+1) = 's';elseif(isnumeric(varargin{n}))sigStr(size(sigStr,2)+1) = 'n';elseerror('comm:awgn:InvalidArg','Only string and numeric arguments are allowed.'); endend% --- Identify parameter signatures and assign values to variablesswitch sigStr% --- awgn(x, snr)case'n/n'% --- awgn(x, snr, sigPower)case'n/n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};% --- awgn(x, snr, 'measured')case'n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3}); measModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, state) case'n/n/n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};state = varargin{4};% --- awgn(x, snr, 'measured', state) case'n/n/s/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});state = varargin{4};measModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, 'db|linear') case'n/n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};pMode = lower(varargin{4}); pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, 'measured', 'db|linear') case'n/n/s/s'measMode = lower(varargin{3});pMode = lower(varargin{4});measModeSet = 1;pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, state, 'db|linear')case'n/n/n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};state = varargin{4};pMode = lower(varargin{5});pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, 'measured', state, 'db|linear')case'n/n/s/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});state = varargin{4};pMode = lower(varargin{5});measModeSet = 1;pModeSet = 1;otherwiseerror('comm:awgn:InvalidSyntax','Syntax error.');end% --- Parameters have all been set, either to their defaults or by the values passed in,% so perform range and type checks% --- sigif(isempty(sig))error('comm:awgn:NoInput','An input signal must be given.');endif(ndims(sig)>2)error('comm:awgn:InvalidSignalDims','The input signal must have 2 or fewer dimensions.'); endif(~strcmp(measMode,'measured'))error('comm:awgn:InvalidSigPower','The signal power parameter must be numeric or ''measured''.');endend% --- pModeif(pModeSet)switch pModecase {'db''linear'}otherwiseerror('comm:awgn:InvalidPowerType','The signal power mode must be''db'' or ''linear''.');endend% -- reqSNRif(any([~isreal(reqSNR) (length(reqSNR)>1) (isempty(reqSNR))]))error('comm:awgn:InvalidSNR','The signal-to-noise ratio must be a real scalar.');endif(strcmp(pMode,'linear'))if(reqSNR<=0)error('comm:awgn:InvalidSNRForLinearMode','In linear mode, the signal-to-noise ratio must be > 0.');endend% --- sigPowerif(~strcmp(measMode,'measured'))% --- If measMode is not 'measured', then the signal power must be specified if(any([~isreal(sigPower) (length(sigPower)>1) (isempty(sigPower))])) error('comm:awgn:InvalidSigPower','The signal power value must be a real scalar.');endif(strcmp(pMode,'linear'))if(sigPower<0)error('comm:awgn:InvalidSigPowerForLinearMode','In linear mode, the signal power must be >= 0.');endendend% --- stateany((state-floor(state))~=0)]))error('comm:awgn:InvaildState','The State must be a real, integer scalar.');endend% --- All parameters are valid, so no extra checking is required% --- Check the signal power. This needs to consider power measurements on matrices if(strcmp(measMode,'measured'))sigPower = sum(abs(sig(:)).^2)/length(sig(:));if(strcmp(pMode,'db'))sigPower = 10*log10(sigPower);endend% --- Compute the required noise powerswitch lower(pMode)case'linear'noisePower = sigPower/reqSNR;case'db'noisePower = sigPower-reqSNR;pMode = 'dbw';end% --- Add the noiseif(isreal(sig))opType = 'real';elseopType = 'complex';endy = sig+wgn(size(sig,1), size(sig,2), noisePower, 1, state, pMode, opType);。

%正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),% MATLAB 命令是normrnd。

%1）R＝normrnd(MU,SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，DELTA参数代表标准差)的随机数。

% 输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同，输出R也和它们形式相同。

%2）R＝normrnd(MU,SIGMA,m)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，DELTA参数代表标准差)的随机数矩阵，% 矩阵的形式由m定义。

m是一个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R中行与列的维数。

%3) R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)：生成m*n形式的正态分布的随机数矩阵。

%4）randn()是标准正态分布；MA TLAB命令是normrnd 功能:生成服从指定均数和标准差的正态分布的随机数列,%即高斯随机序列。

例如：%高斯噪声为n(m)=nmr+jnmi,其中实虚部均为独立同分布N(0, a)的高斯随机数，信号x(m)=s(m) + n(m)% SNR = 10 lg[1/(2a)] = – 3 – 10 lg(a) (dB) [之所以是2a不是a是因为实虚部]%若有用信号s(n)的最大幅度am，要求得到的信噪比为p，则p=10log10[(am^2)/b^2]，用这个公式反推出高斯%噪声的方差b^2snr=10;sqrt(a)=10^(-(snr+3)/10);noise=normrnd(0,sqrt(a),1,1000)+1*i*normrnd(0,sqrt(a),1,1000);%或者noise=sqrt(a)*randn(1,1000)+1*i*sqrt(a)*randn(1,1000);。

MATLAB中产生高斯白噪声

MATLAB中产生高斯白噪声1. WGN：产生高斯白噪声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。

y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。

y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。

在数值变量后还可附加一些标志性参数：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。

y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。

OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。

2. AWGN：在某一信号中加入高斯白噪声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。

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。

y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。

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。

注释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。