基于MATLAB的高斯白噪声信道分析报告
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。
matlab 正弦波 高斯白噪声 均匀白噪声 功率谱密度 自相关函数(word文档良心出品)
现代通信原理作业一姓名：张英伟学号：133320085208036 班级：13级理工部3班利用matlab完成：●产生正弦波信号、均匀白噪声以及高斯白噪声并分别将两种噪声叠加到正弦波信号上，绘出波形。
●分别求取均匀白噪声序列和高斯白噪声序列的自相关及功率谱密度，绘出波形。
一、白噪声区别及产生方法1、定义：均匀白噪声：噪声的幅度分布服从均匀分布，功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。
高斯白噪声：噪声的幅度分布服从正态分布，功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。
2、matlab仿真函数：rand函数默认产生是区间在[0,1]的随机数，这里需要利用公式：z2=a+(b-(a))*rand(m,n)............（公式1）randn函数默认产生均值是0、方差是1的随机序列，所以可以用其来产生均值为0、方差为1的正态分布白噪声，即N(0，12)。
利用公式：z1=a+b*randn(1,n).................（公式2）可以产生均值为a，方差为b2 高斯白噪声，即N(a，b2)。
二、自相关函数与功率谱密度之间的关系1、功率谱密度：每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度。
2、自相关函数：描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度。
3、维纳-辛钦定理：由于平均值不为零的信号不是平方可积的，所以在这种情况下就没有傅里叶变换。
幸运的是维纳-辛钦定理提供了一个简单的替换方法，如果信号可以看作是平稳随机过程，那么功率谱密度就是信号自相关函数的傅里叶变换。
4、平稳随机过程：是在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同的随机过程。
（就是指得仅一个随机过程，中途没有变成另外一个统计特性的随机过程）二、源代码及仿真结果1、正弦波x=(0:0.01:2); %采样频率100Hzy1=sin(10*pi*x); %产生频率5Hz的sin函数plot(x,y1,'b');2、高斯白噪声+正弦波z1=0.1*randn(1,201); %产生方差N（0，0.12）高斯白噪声（b=0.01/0.1/1）plot(x,z1,'b');y2=y1+z1; %叠加高斯白噪声的正弦波plot(x,y2,'b');3、均匀白噪声+正弦波z2=-.3+.6*rand(1,201); %产生-0.3到0.3的均匀白噪声plot(x,z2,'b');y3=y1+z2; %叠加均匀白噪声的正弦波plot(x,y3,'b');4、高斯白噪声序列自相关函数及功率谱密度z1=0.1*randn(1,201); %产生方差N（0，0.12）高斯白噪声[r1,lags]=xcorr(z1); %自相关函数的估计plot(lags,r1);f1=fft(r1);f2=fftshift(f1); %频谱校正l1=(0:length(f2)-1)*200/length(f2)-100; %功率谱密度x轴y4=abs(f2);plot(l1,y4);5、均匀白噪声序列自相关函数及功率谱密度z2=-.3+.6*rand(1,201); %产生-0.3到0.3的均匀白噪声[r2,lags]=xcorr(z2); %自相关函数的估计plot(lags,r2);f3=fft(r2);f4=fftshift(f3); %频谱校正l2=(0:length(f4)-1)*200/length(f4)-100; %功率谱密度x轴y5=abs(f4);plot(l2,y5);。
高斯白噪声 matlab
高斯白噪声matlab摘要：1.高斯白噪声的定义和特性2.MATLAB 中生成高斯白噪声的方法3.高斯白噪声在各个领域的应用正文：1.高斯白噪声的定义和特性高斯白噪声（Gaussian White Noise）是一种在各个频率上具有相同能量分布的随机信号，它是信号处理领域中常见的一种噪声模型。
高斯白噪声具有以下特性：- 它的概率密度函数服从正态分布（高斯分布），即均值为0，方差为常数σ的正态分布。
- 在各个频率上的能量分布是均匀的，即具有平坦的功率谱。
- 高斯白噪声是各态历经（ergodic）的，这意味着在一个长时间内，信号的任何一段样本都是可能出现的。
2.MATLAB 中生成高斯白噪声的方法在MATLAB 中，可以使用内置函数`wgn`来生成高斯白噪声。
以下是一个简单的示例：```matlab% 指定信号的长度= 1000;% 生成高斯白噪声oise = wgn(n, 1);% 显示噪声信号figure;plot(noise);title("高斯白噪声示例");```其中，`wgn`函数的第一个参数`n`表示信号的长度，第二个参数`1`表示信号的均值为1。
需要注意的是，`wgn`函数生成的高斯白噪声是在均值为0，标准差为1 的条件下生成的，因此在实际应用中，可能需要根据需要对信号进行缩放。
3.高斯白噪声在各个领域的应用高斯白噪声在许多领域都有广泛的应用，包括通信、信号处理、图像处理等。
例如，在通信系统中，高斯白噪声常常被用作信道噪声的模型，以研究信道对信号传输性能的影响；在图像处理中，高斯白噪声可以作为随机噪声加入到图像中，以生成具有自然随机纹理的效果。
基于MATLAB的高斯白噪声信道分析报告
基于MATLAB的⾼斯⽩噪声信道分析报告基于matlab⾼斯⽩噪声信道分析系统的设计××（陕西理⼯学院物理与电信⼯程学院通信⼯程专业1202班，陕西汉中 723003）指导教师：吴燕[摘要] MATLAB 是⼀种⽤于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的⾼级技术计算语⾔和交互式环境。
本⽂在matlab的环境下构建了BFSK在⾼斯⽩噪声信道中传输的系统模型，通过simulink程序仿真，研究系统的误码率与信道质量的关系，找到在⾼斯⽩噪声信道上传输的最⼤信噪⽐及所需发射功率和调制频率，从⽽得出该系统在⾼斯⽩噪声信道中的最佳传输性能。
[关键词] MATLAB；⾼斯⽩噪声；信道分析；simulink仿真Design and production of the Gauss white noise channel analysis system based on MATLAB××(Grade 2012,Class 2,Major of Communication Engineering,School of Physics and Telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723003,Shaanxi)Tutor: Wu YanAbstract: MATLAB is a high-level technical computing language and interactive environment for the development of algorithms, data visualization, data analysis and numerical calculation. This article in the matlab environment build BFSK in AWGN channel model simulation,by running simulation the program on the system of quality of error rate and channel relationships,found in AWGN channel transport of maximum signal-to-noise ratio and the desired transmitter power.Key words:MA TLAB; Gauss white noise; channel analysis; Simulink simulation⽬录1.绪论 .................................... 错误！未定义书签。
基于MATLAB的高斯白噪声信道分析报告
基于MATLAB的高斯白噪声信道分析报告一、引言高斯白噪声是信号传输过程中一种常见的干扰信号。
对于通信系统的设计和性能分析来说，了解信道模型对系统的影响非常重要。
本报告主要基于MATLAB对高斯白噪声信道进行分析，通过模拟实验来研究高斯白噪声对信号传输的影响。
二、背景知识1.高斯白噪声信道：高斯白噪声是一种均值为零，功率谱密度为常数的随机过程。
它的特点是干扰信号的瞬时值是随机的，且各个样本之间是无关的。
2.信道容量：信道容量是指在给定带宽和信噪比条件下，信道所能传输的最大信息速率。
对于高斯白噪声信道，香农公式可以用来计算信道容量。
三、实验步骤1. 生成高斯白噪声信号：使用MATLAB提供的randn函数生成服从高斯分布的随机数序列作为高斯白噪声信号。
2.生成待传输信号：为了模拟实际通信系统，我们生成一个随机的二进制信号序列，其中1代表信号出现，0代表信号未出现。
3.信号加噪声：将待传输信号与高斯白噪声信号相加，模拟信号在传输过程中受到噪声的影响。
4.信号解码：使用最简单的译码方法，将收到的信号进行硬判决，即大于0的样本判定为1，小于0的样本判定为0。
5. 比较原始信号和解码信号：对比原始信号和解码信号，计算误比特率（Bit Error Rate, BER）。
四、实验结果与讨论我们进行了多次实验，分别改变了信号传输的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR），记录了每次实验的误比特率。
实验结果表明，在相同的SNR条件下，误比特率随信噪比的增大而减小，即信噪比越大，误比特率越低。
这是因为噪声对信号传输的干扰越小，解码的准确性越高。
我们还进行了不同信噪比下信道容量的计算。
根据香农公式，信道容量与信噪比成正比。
我们发现，当信噪比较小时，信道容量较低，即信号传输的速率较慢；当信噪比较大时，信道容量达到最大值，即信号传输的速率最大。
通过以上分析，我们可以得出以下结论：1.高斯白噪声对信号传输会造成一定的干扰，降低信号的传输质量。
(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)。
瑞利衰落信道和高斯信道matlab
瑞利衰落信道和高斯信道是无线通信中常见的两种信道模型。
瑞利衰落信道适用于描述城市中的移动通信环境，而高斯信道则适用于描述开阔地带或者室内的通信环境。
本文将使用Matlab来分别模拟这两种信道，并对模拟结果进行分析和比较。
一、瑞利衰落信道模拟1. 利用Matlab中的rayleighchan函数可以模拟瑞利衰落信道。
该函数可以指定信道延迟配置、多径增益和相位等参数。
2. 我们需要生成随机的信号序列作为发送端的信号。
这里可以使用Matlab中的randn函数生成高斯白噪声信号作为发送端信号的模拟。
3. 接下来，我们需要创建一个瑞利衰落信道对象，并指定相应的参数。
这里可以设定信道延迟配置、多径增益和相位等参数，以便更好地模拟实际的信道环境。
4. 将发送端的信号通过瑞利衰落信道进行传输，即将信号与瑞利衰落信道对象进行卷积操作。
5. 我们可以通过Matlab中的plot函数绘制发送端和接收端信号的波形图以及信号经过瑞利衰落信道后的波形图，以便直观地观察信号经过信道传输后的变化。
二、高斯信道模拟1. 与瑞利衰落信道模拟类似，高斯信道的模拟同样可以使用Matlab 中的函数进行实现。
在高斯信道的模拟中，我们同样需要生成随机的信号序列作为发送端的信号。
2. 我们可以通过Matlab中的awgn函数为发送端信号添加高斯白噪声，模拟信号在传输过程中受到的噪声干扰。
3. 我们同样可以使用plot函数绘制发送端和接收端信号的波形图以及信号经过高斯信道后的波形图，以便观察信号传输过程中的噪声干扰对信号的影响。
三、模拟结果分析和比较对于瑞利衰落信道模拟结果和高斯信道模拟结果，我们可以进行一些分析和比较：1. 信号衰落特性：瑞利衰落信道模拟中，我们可以观察到信号在传输过程中呈现出快速衰落的特性，而高斯信道模拟中，信号的衰落速度相对较慢。
2. 噪声干扰：高斯信道模拟中，我们可以观察到添加了高斯白噪声对信号的影响，而在瑞利衰落信道模拟中，虽然也存在噪声干扰，但其影响相对较小。
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。
基于MATLAB的BFSK在高斯白噪声信道中的传输性能研究
（ 楚 雄 师 范 学 院 物 理 与 电 子 科 学 学 院 ，云 南 楚 雄 ６ ７ ５ ０ ０ ０）
摘 要 ：本 文 在 ＭＡＴ Ｌ Ａ Ｂ 的环 境 下 构 建 了 Ｂ Ｆ Ｓ Ｋ在 高 斯 白噪 声 信 道 中传 输 的 系 统 模 型 ，通 过 运 行 程 序
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ７ 文 章 标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１ ６ ７ １ —７ ４ ０ ６ （ ２ ０ １ ５ ）０ ３ 一ｏ ｏ ２ １ —０ ５
１ ．引 言
在 数 字信 号 载 波 传 输 系 统 中 ， 由于 信 道 噪 声 的存 在 会 造 成 误 码 。 在研 究 通 信 系 统 的误 码 率 与 信 道 质 量 的关 系 时 ，最 简 单 的 数 学 模 型 是 加 性 宽 带 高 斯 白噪 声 信 道 ，该 性 道 模 型 在 通 信 系 统 的分
同时 也 是 这 种 Ｂ Ｆ Ｓ Ｋ和 ２ Ａ Ｓ Ｋ 的关 系 构 成 了键 控 法 实 现 Ｂ Ｆ Ｓ Ｋ 的理 论 基 础 ，二 进 制 频 移 键 控 可 以 采 用 模 拟 信 号 调 频 电路 理 实 现 。
收 稿 日 期 ：２ ０ １ ５ —０ １—１ ２
作 者 简 介 ：叶
第 三 十 卷 第 三 期 ２ ０ １ ５年 ３月
楚
雄
师
范
学
院
学
报
Ｖ ０１ ．３ ０ Ｎ Ｏ ．３ Ｍａ ｒ ．２ Ｏ１ ５
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＩ ４ ＵＸＩ ＯＮＧ ＮＯＲＭ ＡＬ ＵＮＩ ＶＥＲＳｒ ｒ Ｙ
基 于 ＭＡＴ Ｌ ＡＢ 的 Ｂ Ｆ Ｓ Ｋ 在 高 斯 白 噪 声 信 道 中 的 传 输 性 能 研 究
matlab傅里叶变换滤除高斯白噪声
文章主题：matlab中使用傅里叶变换滤除高斯白噪声在这篇文章中，我将会从简单到复杂，由浅入深地探讨如何利用matlab中的傅里叶变换来滤除高斯白噪声。
我将会介绍基本的概念和原理，并给出具体的代码实现。
通过本文的阅读，你将能够全面、深刻理解如何运用傅里叶变换来处理高斯白噪声。
1. 傅里叶变换让我们简单了解一下傅里叶变换的基本原理。
傅里叶变换可以将一个信号从时域转换到频域，从而可以分析信号的频率成分。
在matlab中，我们可以利用fft函数来进行傅里叶变换的计算。
在处理高斯白噪声时，傅里叶变换可以帮助我们更好地理解信号的频谱特性。
2. 高斯白噪声接下来，让我们来了解一下高斯白噪声的特点。
高斯白噪声是一种在任意时刻具有相互独立、均值为零、方差为常数的随机信号。
在实际的信号处理中，由于各种原因，会产生一些背景噪声，其中就包括高斯白噪声。
如何滤除高斯白噪声成为了信号处理中的一个重要问题。
3. matlab中的傅里叶变换滤波在matlab中，我们可以利用傅里叶变换来对信号进行滤波处理，从而滤除信号中的高斯白噪声。
我们需要对信号进行傅里叶变换，然后利用滤波器来消除噪声成分，最后再进行逆变换将信号从频域转换回时域。
在此过程中，我们需要注意滤波器的选取，以及如何控制滤波器的参数来获得理想的滤波效果。
4. 代码实现让我们通过一个具体的例子来演示如何在matlab中利用傅里叶变换来滤除高斯白噪声。
我们需要生成一段包含高斯白噪声的信号，并对其进行傅里叶变换。
我们将设计一个滤波器，利用其频率特性来滤除噪声成分。
我们再将滤波后的信号进行逆变换，从而得到滤除高斯白噪声后的信号。
在代码中，我们将会逐步介绍每个步骤的具体实现。
5. 总结与展望通过本文的阅读，你应该能够全面、深刻地了解如何在matlab中利用傅里叶变换来滤除高斯白噪声。
我们从傅里叶变换的基本原理入手，介绍了高斯白噪声的特点，然后详细讨论了在matlab中的滤波实现。
基于Matlab的倍频程分析
用Matlab语言实现噪声的1/3倍频程分析摘要:在声学测量研究中，1/3倍频程谱反映了声源的能量分布情况.本文基于Matlab软件开发平台，实现了对高斯白噪声的1/3倍频程分析，验证了该算法的正确性，具有精度高,性能稳定的特点。
关键词: 故障诊断；传感器优化布置；高斯白噪声；功率谱；1/3倍频程0 引言“设备故障诊断（Condition Monitoring and Faults Diagnosis）”是近十几年发展起来的一门新兴技术，包含两方面的内容：一是对设备的现场运行状态进行监测；二是在出现故障情况时对故障进行分析与诊断。
这二者是密不可分和相互关联的。
掌握设备现在的状况及信息，预知和预测有关故障或异常的程度，分析故障产生的原因，判断故障发展趋势及其对将来的影响，从而找出必要的对策或解决方法，是设备故障诊断的功能。
运用设备诊断技术所取得的经济效益是明显的。
据日本资料报道，采用诊断技术后，事故率减少75%，维修费用可降低25-50%。
英国对两千个工厂进行的调查表明，采用诊断技术后，维修费用每年可节约 3 亿英磅。
目前我国的机器设备总值约为8000 多亿元，每年用于设备大修、小修和处理故障的费用一般占固定资产原值的3%—5%，采用诊断技术改进维修方式和方法后，一年取得的经济效益可达数百亿元。
因而减少停机时间而创造的社会效益将非常巨大。
显然，设备故障诊断与监测技术对企业的正常生产经营是必不可少的，必须把它作为企业管理与发展的一个重要内容。
设备故障诊断一般分两个阶段四个步骤实施。
两个阶段为状态监测和故障诊断。
故障诊断的四个步骤为：信号检测、特征提取（信号处理）、状态识别和诊断决策。
其具体内容为：（l）信号检测：按不同诊断目的选择最能表征工作状态的信号。
这种工作状态信号称为初始模式。
（2）特征提取（信号处理）：将初始模式向量进行信号处理、变换，去掉冗余信息，提取故障特征、形成待检模式；（3）状态分析：将待检模式与样式模式（故障档案）对比和状态分类，判断出故障类型。
MATLAB多方法去高斯白噪声
1、用matlab实现多幅图像平均去高斯白噪声. clear;I=imread('2222.jpg');I=rgb2gray(I);imshow(I);[a,b]=size(I);I2=zeros(a,b);noise=randn(a,b)*25;I1=double(I)+noise;figure(2);imshow(uint8(I1));for n=1:30noise=randn(a,b)*25;I1=double(I)+noise;I2=I2+double(I1);end;I2=I2/n;figure(3);imshow(uint8(I2));原图加了白噪声多图去除白噪声2、用matlab 实现均值滤波去除高斯白噪声.clear;I=imread('2222.jpg');I=rgb2gray(I);figure;imshow(I);noise=randn(a,b)*25;I=double(I)+noise;[a,b]=size(I);I2=zeros(a+2,b+2);I3=zeros(a,b);for n=1:afor m=1:b原图I2(n+1,m+1)=I(n,m);end;end;for n=2:afor m=2:bI3(n-1,m-1)=[I2(n-1,m-1)+I2(n-1,m)+I2( n-1,m+1)+I2(n,m-1)+I2(n,m)+I2(n,m+1) +I2(n+1,m-1)+I2(n+1,m)+I2(n+1,m+1)]/ 9;end;均值滤波后图3、用matlab实现中值滤波去除脉冲噪声. clear;I=imread('2222.jpg');I=rgb2gray(I);figure(1);imshow(I);%I0=zeros(1:9);[a,b]=size(I);I2=zeros(a+2,b+2);I3=zeros(a,b);for n=1:afor m=1:bI2(n+1,m+1)=I(n,m);end;end;for n=0:100I2(round(rand*a),round(rand*b))=0; end; for n=0:200I2(round(rand*a),round(rand*b))=255; end;figure(2)imshow(uint8(I2));I2=double(I2);for n=2:afor m=2:bI0=[I2(n-1,m-1),I2(n-1,m),I2(n-1,m+1),I2(n,m-1), I2(n,m),I2(n,m+1),I2(n+1,m-1),I2(n+1,m),I2(n+1 ,m+1)];I0=sort(I0);I3(n-1,m-1)=I0(5);end;end;处理前原图添加随机脉冲噪声处理后图片心得体会：这两次作业是一起做的，所以心得也基本一样吧，主要是在边缘扩展的时候感觉有点怪怪的，不知道那么扩展对不对，还有不知道除了0扩展之外其他扩展怎么写和效果怎么样，有时间试试看。
高斯脉冲噪声 和高斯白噪声 matlab
高斯脉冲噪声和高斯白噪声是数字信号处理中常见的信号模型，它们在通信领域、图像处理领域以及其他多个领域都有着重要的应用。
而在MATLAB中，我们可以利用各种工具和函数来模拟和处理这两种噪声信号。
本文将就高斯脉冲噪声和高斯白噪声的特点、模拟方法和在MATLAB中的实现进行介绍和分析。
一、高斯脉冲噪声的特点1. 高斯脉冲噪声的产生高斯脉冲噪声是一种脉冲干扰的随机信号，在通信系统中常常会遇到。
它的产生过程可以通过高斯分布来描述，即每个脉冲的幅值服从高斯分布。
2. 高斯脉冲噪声的特点高斯脉冲噪声的特点在于其具有随机性和突发性，幅度分布服从高斯分布，且脉冲出现的位置和幅值都是随机的。
这使得高斯脉冲噪声在一定程度上对系统的性能产生影响，因此需要对其进行模拟和分析。
二、高斯脉冲噪声的模拟方法在MATLAB中，可以利用randn函数生成高斯分布的随机数序列，然后可以根据需要进行幅度调制和脉冲出现的位置的控制，从而生成高斯脉冲噪声信号。
以下是MATLAB代码示例：```matlab生成高斯脉冲噪声信号N = 1000; 信号长度mu = 0; 均值sigma = 1; 标准差noise = mu + sigma * randn(1, N); 产生高斯分布随机数序列```以上代码使用了randn函数生成了长度为N的高斯分布随机数序列，并通过设置均值和标准差来控制噪声信号的特点。
三、高斯脉冲噪声的处理与分析在实际系统中，需要对高斯脉冲噪声进行处理和分析，以评估系统的性能和稳定性。
MATLAB提供了丰富的信号处理工具和函数，能够方便地进行信号的滤波、频谱分析等操作。
在处理高斯脉冲噪声时，可以利用MATLAB中的滤波函数对噪声信号进行去噪，比如利用高斯滤波器进行平滑处理。
另外，还可以通过频谱分析函数对噪声信号进行频域特性的分析，以了解其频谱分布和功率谱密度等特性。
四、高斯白噪声的特点1. 高斯白噪声的产生高斯白噪声是一种具有均匀频谱分布的随机信号，其幅度也服从高斯分布。
基于Matlab的通信系统仿真及失真情况研究
TECHNOLOGY WIND[摘要]本文利用Matlab 软件，编程仿真数字通信系统各部分功能结构，观察每一步输出波形结果，还原输入信号，计算其失真度，并通过改变其输入幅度和频率分析其失真度的变化情况。
[关键词]Matlab 仿真；数字通信系统；失真度计算基于Matlab 的通信系统仿真及失真情况研究王晓鹏（武汉理工大学，湖北武汉430070）1数字通信系模型根据香农（C.E.shannon ）的理论，通信系统可以概括为信源、信道、信宿几个部分，一切通信信息与噪声干扰都是随机的。
数字通信系统因其抗干扰能力强、可靠性高、保密性好、传输序列统一等特点，逐渐成为当今通信发展的必然趋势。
数字通信系统模型可以表示为以下部分：信源→信源编码→加密→信道编码→调制→信道→解调→信道译码→解密→信源译码→信宿。
在信道中，在实际情况中有噪声干扰和衰弱的影响，常见的噪声即高斯白噪声，高斯白噪声统计特性服从高斯分布，功率谱密度在很宽范围内为常数。
在本次仿真实例中，采用PCM 量化编码，基带码选取HDB3码，信道码使用汉明码，调制方式2FSK ，高斯信道。
2Matlab 仿真方案Matlab 软件具有运算能力强和可视化等特点，在信号处理和通信系统仿真中都具有广泛的应用，它有助于定量分析在通信系统传输及噪声干扰条件下信号波形变化特点。
在Matlab 程序的编写过程中，分模块编写是一种较好的选择，过程中需要注意参数的传递。
首先，构造源函数，根据傅里叶的理论，任何周期函数可以展开成若干个正弦函数和余弦函数构成的无穷级数的形式，所以我们可以用正弦信号及其叠加表征信号源，然后进行抽样量化，模拟信号完成向数字信号的转换。
根据奈奎斯特抽样定理，当抽样频率>时，原信号能被还原。
一般的，由于话音信号小于3400HZ ，留有一定间隔，抽样频率取8000HZ 。
在量化时，采用13折线法近似A 律压缩，但因为在量化阶段有取整过程，这个过程是不可逆的。
基于Matlab的1_3倍频程分析
用Matlab语言实现噪声的1/3倍频程分析摘要:在声学测量研究中，1/3倍频程谱反映了声源的能量分布情况.本文基于Matlab软件开发平台，实现了对高斯白噪声的1/3倍频程分析，验证了该算法的正确性，具有精度高,性能稳定的特点。
关键词: 故障诊断；传感器优化布置；高斯白噪声；功率谱；1/3倍频程0 引言“设备故障诊断（Condition Monitoring and Faults Diagnosis）”是近十几年发展起来的一门新兴技术，包含两方面的内容：一是对设备的现场运行状态进行监测；二是在出现故障情况时对故障进行分析与诊断。
这二者是密不可分和相互关联的。
掌握设备现在的状况及信息，预知和预测有关故障或异常的程度，分析故障产生的原因，判断故障发展趋势及其对将来的影响，从而找出必要的对策或解决方法，是设备故障诊断的功能。
运用设备诊断技术所取得的经济效益是明显的。
据日本资料报道，采用诊断技术后，事故率减少75%，维修费用可降低25-50%。
英国对两千个工厂进行的调查表明，采用诊断技术后，维修费用每年可节约 3 亿英磅。
目前我国的机器设备总值约为8000 多亿元，每年用于设备大修、小修和处理故障的费用一般占固定资产原值的3%—5%，采用诊断技术改进维修方式和方法后，一年取得的经济效益可达数百亿元。
因而减少停机时间而创造的社会效益将非常巨大。
显然，设备故障诊断与监测技术对企业的正常生产经营是必不可少的，必须把它作为企业管理与发展的一个重要内容。
设备故障诊断一般分两个阶段四个步骤实施。
两个阶段为状态监测和故障诊断。
故障诊断的四个步骤为：信号检测、特征提取（信号处理）、状态识别和诊断决策。
其具体内容为：（l）信号检测：按不同诊断目的选择最能表征工作状态的信号。
这种工作状态信号称为初始模式。
（2）特征提取（信号处理）：将初始模式向量进行信号处理、变换，去掉冗余信息，提取故障特征、形成待检模式；（3）状态分析：将待检模式与样式模式（故障档案）对比和状态分类，判断出故障类型。
MATLAB中的信号噪声分析与处理方法
MATLAB中的信号噪声分析与处理方法一、引言信号噪声是在实际工程应用中普遍存在的问题，噪声会对信号的质量和准确性产生不良影响。
因此，对信号噪声进行分析和处理是非常重要的。
MATLAB作为一款强大的科学计算软件，提供了丰富的信号处理工具和算法，可以方便地进行信号噪声分析与处理。
本文将介绍一些常用的MATLAB工具和方法，帮助读者更好地处理信号噪声。
二、信号噪声分析在进行信号噪声分析之前，首先需要了解噪声的特性和类型。
常见的噪声类型有白噪声、高斯噪声、脉冲噪声等。
其中，白噪声是一种功率谱密度恒定的噪声，常用于模拟信号分析。
高斯噪声则符合正态分布特性，常用于数字信号处理。
脉冲噪声则表现为突然出现的噪声干扰。
对于信号噪声的分析，可以使用MATLAB中的频谱分析工具来实现。
例如，可以利用MATLAB中的fft函数对信号进行频谱分析，得到信号的功率谱密度。
通过观察功率谱密度图，可以清楚地看到信号的频域特性和噪声的功率分布情况。
此外，MATLAB还提供了丰富的统计工具，可以计算信号的均值、方差等统计参数，帮助进一步分析信号的噪声特性。
三、信号噪声处理1. 滤波方法滤波是一种常用的信号噪声处理方法，其目的是通过选择合适的滤波器对信号进行处理，抑制或消除噪声。
在MATLAB中，可以利用fir1、butter等函数来设计和应用滤波器。
滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等不同类型。
根据信号噪声的特点和需求，选择合适的滤波器类型是十分重要的。
例如，如果信号中的噪声主要集中在高频段，可以选择高通滤波器进行去噪处理。
2. 去噪算法除了滤波方法外，还有其他一些去噪算法可以应用于信号噪声处理。
例如，小波去噪算法是一种常用的信号去噪方法。
该算法通过对信号进行小波分解，并利用小波系数的特性进行噪声抑制。
MATLAB提供了丰富的小波变换函数和去噪函数，可以方便地进行信号去噪处理。
另外，独立分量分析（ICA）是一种基于统计的信号盲源分离方法，也可以用于信号噪声的降维和去噪。
matlab 高斯噪声频域
matlab 高斯噪声频域
在MATLAB中，可以使用以下代码生成高斯噪声并绘制其频域表示：matlab
% 参数设置
fs = 1000; % 采样频率
T_N = 1; % 总时间
L = T_N*fs; % 样本数量
k = 1; % 功率谱密度
% 生成高斯噪声
noise = wgn(L,1,k*fs,'linear');
% 计算噪声频谱
Nf = fftshift(fft(noise,L));
% 绘制频域表示
figure;
plot(abs(Nf),20*log10(abs(Nf)/max(abs(Nf))));
title('高斯噪声频域表示');
xlabel('f/Hz');
ylabel('|Nf(f)| (dB)');
grid on;
这段代码首先设置了一些参数，包括采样频率、总时间、样本数量和功率谱密度。
然后，使用wgn函数生成高斯噪声。
接着，使用fft函数计算噪声的频谱，并使用fftshift 函数将频谱移至零频率附近。
最后，使用plot函数绘制频域表示，其中横轴为频率，纵轴为振幅的dB值。
转载-基于MATLAB给信号添加高斯白噪声
转载-基于MATLAB给信号添加⾼斯⽩噪声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。
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。
实验二 白噪声信道实验
实验二 白噪声信道实验一、实验目的1、掌握用matlab 中高斯白噪声信道的产生方法。
2、掌握理想低通和高通白噪声的时频域特性。
3、掌握高斯白噪声对信号的影响。
4、掌握白噪声的消除方法。
二、实验原理 1、高斯过程高斯过程又称为随机过程，它的一维概率密度函数为：概率密度221()()exp 22X x a p x σπσ⎡⎤-=-⎢⎥⎣⎦。
式中，σ > 0, a = 常数。
概率密度曲线：正态分布的概率密度特征：（1）p(x)对称于直线 x = a ，即有：()()p a x p a x +=-（2）p(x)在区间(-∞, a)内单调上升，在区间(a, ∞)内单调下降，并且在点a 处达到其极大值1/(2)πσ。
当x → - ∞或 x → + ∞时，p(x) → 0。
（3）()1p x dx ∞-∞=⎰；()()1/2a ap x dx p x dx ∞-∞==⎰⎰（4）若a = 0, σ = 1，则称这种分布为标准化正态分布：21()exp 22x p x π⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦2、白噪声 （1）白噪声白噪声是指具有均匀功率谱密度()n P f 的噪声，即0()/2n P f n =，式中，0n 为单边功率谱密度（W/Hz 。
白噪声的自相关函数可以从它的功率谱密度求得：2200()()()22j f j f X n nR P f edf e df πτπττδτ∞∞-∞-∞===⎰⎰由上式看出，白噪声的任何两个相邻时间（即τ ≠ 0时）的抽样值都是不相关的。
白噪声的平均功率：0(0)(0)2n R δ==∞。
上式表明，白噪声的平均功率为无穷大。
若白噪声的概率分布服从高斯分布，则称为高斯白噪声。
（2）低通白噪声低通白噪声：白噪声通过理想低通滤波器的输出。
低通白噪声的功率谱密度：0()/2,()0,n H HnP f n f f f P f =-≤≤⎧⎨=⎩其他其自相关函数为：20002sin 2sin 2()2222HHf j f H H H Hf H H n n f f R e df f n f f f πτπτπττπτπτ-===⎰（3）带通白噪声带通白噪声：带宽受到限制的白噪声。
Matlab信号添加噪声及信噪比SNR的计算
Matlab信号添加噪声及信噪比SNR的计算一、MATLAB中自带的高斯白噪声的两个函数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。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于matlab高斯白噪声信道分析系统的设计××（陕西理工学院物理与电信工程学院通信工程专业1202班，陕西汉中 723003）指导教师：吴燕[摘要] MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
本文在matlab的环境下构建了BFSK在高斯白噪声信道中传输的系统模型，通过simulink程序仿真，研究系统的误码率与信道质量的关系，找到在高斯白噪声信道上传输的最大信噪比及所需发射功率和调制频率，从而得出该系统在高斯白噪声信道中的最佳传输性能。
[关键词] MATLAB；高斯白噪声；信道分析；simulink仿真Design and production of the Gauss white noise channel analysis system based on MATLAB××(Grade 2012,Class 2,Major of Communication Engineering,School of Physics and Telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723003,Shaanxi)Tutor: Wu YanAbstract: MATLAB is a high-level technical computing language and interactive environment for the development of algorithms, data visualization, data analysis and numerical calculation. This article in the matlab environment build BFSK in AWGN channel model simulation,by running simulation the program on the system of quality of error rate and channel relationships,found in AWGN channel transport of maximum signal-to-noise ratio and the desired transmitter power.Key words:MA TLAB; Gauss white noise; channel analysis; Simulink simulation目录1.绪论 ..................................... 错误!未定义书签。
1.1课程研究背景 ............................. 错误!未定义书签。
1.2课程研究目的及意义........................ 错误!未定义书签。
2.MATLAB和SIMULINK的相关介绍 (1)2.1MATLAB介绍 (1)2.1.1MATLAB的功能及特点.................... 错误!未定义书签。
2.1.2MATLAB应用............................ 错误!未定义书签。
2.1.3学习MATLAB应掌握的基本知识 (3)2.2SIMULINK简介 (3)2.2.1SIMULINK的特点........................ 错误!未定义书签。
2.2.2SIMULINK的功能........................ 错误!未定义书签。
3.高斯白噪声 (4)3.1高斯白噪声的基本概念 (4)3.2高斯白噪声的数学模型 (4)3.3高斯白噪声产生及仿真 (4)4.加性高斯白噪声 (7)4.1加性高斯白噪声的概念 (8)4.2BFSK信号的传输性能建模与仿真 (8)5.仿真程序 (10)5.1AWGN加性高斯白噪声产生程序............... 错误!未定义书签。
5.2信噪比与误比特率关系程序.................. 错误!未定义书签。
结论: . (11)致谢 (12)参考文献 (13)1.绪论1.1 课程研究背景本次课程设计的课题是“基于MATLAB/SIMULINK的高斯白噪声信道的设计与仿真”。
信道是传送信息的物理性通道，可分为有线信道和无线信道两类，本次课程设计主要研究无线信道。
有线信道包括明线、对称电缆、同轴电缆及光缆等。
无线信道有地波传播、短波电离层反射、超短波或微波视距中继、人造卫星中继以及各种散射信道等。
如果我们把信道的范围扩大，它还可以包括有关的变换装置，比如：发送设备、接收设备、馈线与天线、调制器、解调器等，我们称这种扩大的信道为广义信道，而称前者为狭义信道。
信息是抽象的，但传送信息必须通过具体的媒质。
例如二人对话，靠声波通过二人间的空气来传送，因而二人间的空气部分就是信道。
邮政通信的信道是指运载工具及其经过的设施。
无线电话的信道就是电波传播所通过的空间，有线电话的信道是电缆。
每条信道都有特定的信源和信宿。
在多路通信，例如载波电话中，一个电话机作为发出信息的信源，另一个是接收信息的信宿，它们之间的设施就是一条信道，这时传输用的电缆可以为许多条信道所共用。
在理论研究中，一条信道往往被分成信道编码器、信道本身和信道译码器。
人们可以变更编码器、译码器以获得最佳的通信效果，因此编码器、译码器往往是指易于变动和便于设计的部分，而信道就指那些比较固定的部分。
但这种划分或多或少是随意的，可按具体情况规定。
例如调制解调器和纠错编译码设备一般被认为是属于信道编码器、译码器的，但有时把含有调制解调器的信道称为调制信道；含有纠错编码器、译码器的信道称为编码信道。
根据信道中其主要作用的噪声的特点，信道可以分为加性高斯白噪声（AWGN）信道、瑞利（Rayleigh）信道、莱斯（Rician）信道、突发干扰信道以及二进制平衡信道（BSC）等。
此次通信原理课程设计主要针对高斯白噪声信道。
在数字信号载波传输系统中，由于信道噪声的存在会造成误码。
在研究通信系统的误码率与信道质量的关系时，最简单的数学模型是加性宽带高斯白噪声信道，该性道模型在通信系统的分析与设计中是一主要的信道模型。
本文在MATLAB的环境下，仿真了BFSK（2FSK）信号在加性宽带高斯白噪声信道传输过程，研究了系统的误码率与信道质量的关系，找到加性宽带高斯白噪声信道中传输的最大信噪比及所需发射功率和调制频率，从而得出该系统在高斯白噪声信道中的最佳传输性能。
为中、低速数据传输，以及衰落信道和频带较宽的信道应用提供了理论根据。
1.2课程研究目的及意义在MATLAB的环境下构建了BFSK在高斯白噪声信道中传输的系统模型，通过运行程序仿真，研究系统的误码率与信道质量的关系，找到在高斯白噪声信道上传输的最大信噪比及所需发射功率和调制频率，从而得出该系统在高斯白噪声信道中的最佳传输性能。
而且通过此次实践，巩固了所学的专业技术知识问题的能力，培养学生综合运用所学知识与生产实践经验，分析和解决工程技术问题的能力，培养初步的设计能力，通过课程实践，了解并掌握通信系统的一般设计方法，训练并提高学生在理论计算、结构设计、工程绘图、查阅资料的能力，更好的将理论与实践相结合，提高综合运用所学理论知识分析和解决问题的能力，并且掌握Simulink 的操作方法。
2.Matlab和Simulink的相关介绍2.1 Matlab介绍Matlab是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
Matlab集成环境下的Simulink:MATLAB是一种功能强大的科学计算和工程仿真软件，它的交互式集成界面能够帮助用户快速地完成数值分析、矩阵运算、数字信号处理、仿真建模、系统控制和优化等功能。
MATLAB语言采用与数字表达相同的形式，不需要传统的程序设计语言，由于MATLAB的这些特性，它已成为科研工作和工程仿真中的高效助手。
2.1.1Matlab的功能及特点Matlab可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
（1）简单易用Matlab是一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。
用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。
新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的，因此语法特征与C++语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。
使之更利于非计算机专业的科技人员使用。
而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB 能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。
（2）强处理能力MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。
其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。
函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而且经过了各种优化和容错处理。
在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。
在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。
MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。
函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
（3）图形处理MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。
高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。
可用于科学计算和工程绘图。
新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。