各种分布白噪声的产生

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白噪声

白噪声
物理学概念
01 定义
03 参数 05 应用
目录
02 起源 04 通信中的
白噪声（white noise）是指功率谱密度在整个频域内是常数的噪声。所有频率具有相同能量密度的随机噪声称为白噪声。
定义
白噪声是指在较宽的频率范围内，各等带宽的频带所含的噪声功率谱密度相等的噪声。
一般在物理上把它翻译成白噪声（white noise）。
人生充满声音和噪声干扰,如轿车鸣喇叭、汪汪狗叫、吵邻打鼾、警报器、大喊大叫.白噪声并不增加烦躁，而是包含所有同等频率的声音.研究表明,一个稳定、平和的声音流,如白噪声、可过滤和分散噪音，可以帮助减轻噪音分心，这也正是为什么它用来帮助人们放松、睡眠。
上市销售的白噪声机器产品有睡眠辅助器、私密性增强器以及掩饰耳鸣。
白噪声可以用于放大器或者电子滤波器的频率响应测试，有时它与响应平坦的话筒或和自动均衡器一起使用。这个设计的思路是系统会产生白噪声，话筒接收到扬声器产生的白噪声，然后在每个频率段进行自动均衡从而得到一个平坦的响应。这种系统用在专业级的设备、高端的家庭立体声系统或者一些高端的汽车收音机上。
白噪声也作为一些随机数字生成器的基础使用，常用于计算机科学领域。
白噪声的应用领域之一是建筑声学，为了减弱内部空间中分散人注意力并且不希望出现的噪声（如人的交谈)，使用持续的低强度噪声作为背景声音。
在电子通信中也有白噪声的应用，它被直接或者作为滤波器的输入信号以产生其它类型的噪声信号，尤其是在信号合成中，经常用来重现有很高噪声成分信号。
白噪声也用来产生冲击响应。为了在一个演出地点保证音乐会或者其它演出的均衡效果，从P A系统发出一个瞬间的白噪声或者粉红噪声，并且在不同的地方监测噪声信号，这样工程师就能够建筑物的声学效应能够自动地放大或者削减某些频率，从而就可以调整总体的均衡效果以得到一个平衡的和声。

白噪声

其中，I0(x)称为零阶修正贝塞尔函数(Bessel)
I0 ( x ) = ∫
2π
0
1 exp ( − x cos θ ) dθ 2π
p (θ ) = ∫ p ( r,θ ) dr = ∫
0 2 2
∞
∞
0
( r − A cosθ )2 + ( Asin θ )2 r exp − dr 2 2 2πσ 2σ
循环平稳过程
定义
随机过程X(t)的统计平均值和自相关函数是时间的周期函数，则称为循环平稳随机过程。
• 如：
X (t ) =
n =−∞
∑ a g ( t − nT )
n
∞
E ( an ) = ma , E an an +k = Ra ( k )
*
循环平稳过程的统计特性
期望 E ( X ( t ) ) = m a 自相关
包络服从瑞利分布，相位服从均匀分布。
窄带平稳高斯过程（零均值）
包络 R ( t ) = nc ( t ) + ns ( t )
2 2
瑞利分布
ns ( t ) 相位 θ ( t ) = arctg nc ( t ) 均匀分布
r2 p ( r ) = 2 exp − 2 σ 2σ r
, r ≥ 0
要求：
会判断过程是否平稳会求平稳过程的自相关、功率谱密度会分析与高斯平稳过程相关的一些性质
1 p (θ ) = 2π
证明
因为nc(t),ns(t)是正交的均值为0，方差为 2的高斯随机变量，因此它们独立（窄带高斯过程的性质），则
2 nc + ns2 p ( nc , ns ) = exp − 2 2 2πσ 2σ ns 令 r = n2 + n2 , θ = arctg c s nc

各种分布白噪声的产生

➢BASIC、C、MATLAB中均有产生均匀分布随机数的函数可调用： ➢RND()、RAND()、UNIFRND()
2021/8/24
哈尔滨工业大学电子工程系
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均匀分布白噪声的产生
➢数学方法——伪随机数 ➢2、联合法〔组合发生器〕 ➢ 混和同余法实际上是通过同余等运算打乱数列0，1，…， m-1的次序，来到达产生随机序列的目的。“打乱数列的次使之排列无规那么〞是设计发生器的一个可依据的原那么，基于此产生联合法： ➢(1) 两个发生器的组பைடு நூலகம் ➢ Greenwood在1976年对两个混合同余法发生器使用组合方法，且两个发生器的模都简单地取成2k，使组合后的发生器周期到达2k(2k-1)。 ➢(2) n个发生器的组合 ➢ Salfi于1974年提出了一个较好的算法。 ➢注20：21/8组/24合发生器并非先产哈尔生滨工一业大些学序电子列工程再系将它们组合起来，而是9
➢数学方法——伪随机数 ➢1、线性同余法(Linear Congruential Generators) ➢ 均匀分布U[0, 1]随机数的产生： ➢yi=a·yi-1+1 (mod 231) ➢式中乘子a取前面优选的15种数值中任一个，种子数y0 ≠ 0 任选。 ➢ 令ri=yi/231，那么R就是[0, 1]上的均匀分布随机数。
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非均匀分布白噪声的产生
➢理论方法——以均匀分布随机数r ~ U[0, 1]为根底 ➢2、舍选抽样法 (rejection method) ➢该方法计算机实现过程如下： ➢
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非均匀分布白噪声的产生
➢理论方法——以均匀分布随机数r ~ U[0, 1]为根底 ➢3、复合法 (composition method) ➢ 1961年马萨格里亚(Marsaglia)提出用复合法产生非均匀随机数。此法相当于先将密度函数曲线下的面积分解为几个局部，然后以各局部面积值表示的概率去产生相应各局部密度函数的随机数，即 ➢F(x) = ∑ pi ∙ Fi(x) ➢4、变换法 ➢ 利用变换关系从一种分布的随机数产生另一种分布的随机数，前述的反变换法是此法特例。 ➢ 设Y = g(X)，其反函数为X = g-1(Y) = h(Y)，那么所得随机变量Y的概率密度函数为： ➢fY(y) = fX[h(y)] ∙ |h'(y)|

白噪声时间序列

白噪声时间序列
白噪声时间序列是指一种特殊类型的时间序列，其中每个时间点的值都是独立且具有恒定方差的随机变量。

这意味着每个时间点的值与其过去的或未来的值之间没有明显的相关性，因此无法通过过去的值来预测未来的值。

白噪声时间序列的特性使其在许多领域中都有应用，例如在信号处理、通信和金融领域中用于测试和评估系统的性能。

白噪声时间序列通常可以通过多种方法生成，其中包括从正态分布中抽取值来形成时间序列。

最广泛使用的白噪声是来自标准正态分布或者说高斯分布（即白噪声序列中的每一项都是从高斯分布中抽样而来），称为高斯白噪声。

白噪声时间序列的自相关函数图显示，当时间间隔为0时，自相关性为1，这是自然的，每个值自己跟自己的相关性是1。

对于其它的时间间隔（lag），相关性小到可以忽略不计。

这是因为，所有的值都来自（抽样自）相同的独立的正态分布。

独立的随机变量之间的相关性是0，也就是它们是不相关的。

白噪声中每个值与不同时间间隔的值之间是不相关的，而这也反映在自相关图上。

尽管白噪声时间序列是随机的，但是历史数据仍然可以用来估计正态分布的方差，从而得出一些关于时间序列下一时刻值的预测结论。

总的来说，在白噪声序列中，序列中每个点的值的方差就是白噪声值服从的正态分布的方差。

这种正态分布具有特定
均值和方差，不会随着时间改变。

因此，白噪声序列是具有恒定均值和方差的，由不相关的随机变量组成的序列。

白噪声

0.2188 0.3359 -0.9531 -0.7188 0.6875 -0.8359
-0.0156 0.9219 0.5703 0.4531 -0.2500 -0.4844
0.1016 -0.3672 0.8047 -0.1328 0.2188 0.3359
-0.9531 -0.7188 0.6875 -0.8359
0.0234 0.1406 0.8438 0.0820 0.4922 0.9609
0.7852 0.7266 0.3750 0.2578 0.5508 0.3164
0.9023 0.4336 0.6094 0.6680 0.0234 0.1406
0.8438 0.0820 0.4922 0.9609 0.7852 0.7266
0.0234 0.1406 0.8438 0.0820
。
1编程如下：
A=6;x0=1;M=255;f=2; N=100；%初始化；
x0=1;M=255;
fork=1:N %乘同余法递推100次；
x2=A*x0;%分别用x2和x0表示xi+1和xi-1；
x1=mod (x2,M);%取x2存储器的数除以M的余数放x1（xi）中；
白噪声
如果一个零均值、平稳随机过程的谱密度为常数，我们称之为白噪声（由白色光联想∞，τ=0
0，τ≠0
3 ，其中，为Dirac函数，即 =
且
4 无记忆性，即t时刻的数值与t时刻以前的过去值无关，也不影响t时刻以后的将来值。从另一意义上说，即不同时刻的随机信号互不相关。
Columns 31 through 40
-1 1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1
Columns 41 through 50

白噪声的定义式

白噪声的定义式白噪声是一个经典的信号处理问题，它在工程、物理、生物等领域都有广泛的应用。

在本文中，我们将介绍白噪声的定义式，并探讨其在实际应用中的意义和应用。

1. 白噪声的定义白噪声是一种特殊的随机信号，其功率谱密度在所有频率范围内均匀分布，即具有平坦的功率谱密度。

这意味着在所有频率上，白噪声的功率都是相等的。

白噪声的名称源于其类似于白光的性质，即白光是由所有频率的光波组成的，而白噪声是由所有频率的信号组成的。

白噪声的数学定义式为：$$P(f)=K$$其中，$P(f)$ 是白噪声在频率 $f$ 处的功率谱密度，$K$ 是一个常数。

这个定义式表示白噪声在所有频率上具有相同的功率，即功率谱密度是常数 $K$。

在实际应用中，我们通常使用功率谱密度的对数形式来描述白噪声的特性。

因为在对数坐标下，平坦的功率谱密度将呈现为一条水平的直线。

因此，我们可以将白噪声的定义式改写为：$$log P(f)=log K$$这个等式表示在对数坐标下，白噪声的功率谱密度是一个常数。

2. 白噪声的特性白噪声具有以下特性：(1) 平稳性：白噪声是一种平稳随机过程，即其统计特性在时间上不变。

这意味着在任何时间点，白噪声的统计特性都是相同的。

(2) 独立性：白噪声的各个样本之间是相互独立的。

这意味着在任何时间点，白噪声的各个样本之间是不相关的。

(3) 均匀性：白噪声的功率谱密度在所有频率上均匀分布。

这意味着在所有频率上，白噪声的功率都是相等的。

(4) 白噪声是高斯分布的：白噪声的各个样本是服从高斯分布的。

3. 白噪声的应用白噪声在实际应用中有广泛的应用。

以下是一些常见的应用领域：(1) 信号处理：白噪声在信号处理中有广泛的应用，例如在滤波、降噪、信号分析等方面。

(2) 通信系统：白噪声在通信系统中也有广泛的应用，例如在信道建模、信道估计、信号检测等方面。

(3) 物理学：白噪声在物理学中也有重要的应用，例如在热力学、量子力学、天文学等方面。

各种分布白噪声的产生

在计算机上用数学方法产生随机数，是目前使用较广，发展较快的一种方法。它利用数学递推公式来产生随机数，通常把这样得到的随机数称为伪随机数。
由于这种方法属于半经验性质，只能近似地具备随机性质。但是只要产生伪随机数的递推公式选得较好，由此产生的随机数序列的独立性是可以近似得到满足的。而且只要公式的参数选得适当，就可以保证所得到的随机数循环周期有足够长。若所使用的随机数总数不超过伪随机数序列的循环周期时，使用要求即可得到满足。理论定量分析结果表明，为保证随机数学期望的最大容量（对应循环周期）、独立性及均匀性，递推公式及其有关参数的正确选择是极为重要的。
➢ 物理方法——真随机数
所谓物理方法就是在电子计算机上装一台物理随机数发生器，它是把具有随机性质的物理过程直接在机器上变换为随机数字。例如：以放射性物质为随机源的放射型随机数发生器、以电子管或晶体的固有噪声为随机源的随机数发生器。主要的物理方法有：放射性物质、电子管或晶体管噪声、锁相环噪声源、量子模型、混沌模型
➢数学方法——伪随机数
2、联合法（组合发生器）
混和同余法实际上是通过同余等运算打乱数列0，1，…，m-1的次序，来达到产生随机序列的目的。“打乱数列的次使之排列无规则”是设计发生器的一个可依据的原则，基于此产生联合法：
3、各种分布白噪声的产生
➢均匀分布白噪声的产生
1、物理方法 2、数学方法
线性同余法、联合法、反馈位移寄存器法
➢非均匀分布白噪声的产生
1、理论方法反变换法、舍选抽样法、复合法、变换法、查表法
2、常用的连续分布及其产生均匀分布、指数分布、正态分布、对数正态分布、威布尔分布、瑞利分布 3、常用的离散分布及其产生
3、建立各种估计量
具有各种分布随机序列的模拟是计算机模拟及系统仿真的基础，广泛地应用于雷达、通信、声呐、机械振动、核物理、自动控制、金融分析、数值计算、贝叶斯统计等许多领域，例如雷达/声呐回波中的杂波和噪声的模拟、机械振动噪声的模拟、随机测量误差的模拟等。

白噪声的生成

白噪声的研究与生成目录白噪声的研究与生成 (1)目录 (1)1. 白噪声的定义 (2)2. 统计特性 (2)3. 白噪声的生成 (3)3.1 高斯白噪声的生成 (3)3.1.1. WGN：产生高斯白噪声 (3)3.1.2. AWGN：在某一信号中加入高斯白噪声 (3)3.1.3.注释 (4)3.2 均匀分布的白噪声的产生 (5)4.白噪声的应用 (6)1.白噪声的定义白噪声是指功率密度在整个频域内均匀分布的噪声。

所有频率具有相同能量的随机噪声称为白噪声。

从我们耳朵的频率响应听起来它是非常明亮的“咝”（每高一个八度，频率就升高一倍。

因此高频率区的能量也显著增强）。

即，此信号在各个频段上的功率是一样的。

由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。

相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。

理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。

实际上，我们常常将有限带宽的平整信号视为白噪声，以方便进行数学分析。

2.统计特性术语白噪声也常用于表示在相关空间的自相关为0的空域噪声信号，于是信号在空间频率域内就是“白色”的，对于角频率域内的信号也是这样，例如夜空中向各个角度发散的信号。

右面的图片显示了计算机产生的一个有限长度的离散时间白噪声过程。

需要指出，相关性和概率分布是两个不相关的概念。

“白色”仅意味着信号是不相关的，白噪声的定义除了要求均值为零外并没有对信号应当服从哪种概率分布作出任何假设。

因此，如果某白噪声过程服从高斯分布，则它是“高斯白噪声”。

类似的，还有泊松白噪声、柯西白噪声等。

人们经常将高斯白噪声与白噪声相混同，这是不正确的认识。

根据中心极限定理，高斯白噪声是许多现实世界过程的一个很好的近似，并且能够生成数学上可以跟踪的模型，这些模型用得如此频繁以至于加性高斯白噪声成了一个标准的缩写词：AWGN。

噪声生成算法

噪声生成算法1 引言在信号处理、数据增强、模拟仿真等领域，噪声是不可或缺的组成部分。

噪声生成算法用于生成具有特定属性（如统计特性、频率分布等）的噪声信号，这些信号可以用于模拟真实环境中的噪声，或者作为数据增强的一种手段。

随着科技的发展，噪声生成算法在许多领域都得到了广泛的应用，如何生成高质量的噪声成为了一个重要的问题。

本文将对现有的噪声生成算法进行概述，分析它们的原理和应用，比较它们的性能，提出选择依据，并展望未来的发展趋势。

2 噪声生成算法的原理常见的噪声生成算法可以根据其原理分为以下几类：白噪声生成算法、基于概率模型的噪声生成算法、基于自然现象的噪声生成算法等。

2.1 白噪声生成算法白噪声生成算法是一种最基本的噪声生成方法。

它产生的噪声具有均匀的功率谱密度，即频率分量相等。

白噪声生成算法通常利用随机数生成器产生一系列随机数，经过适当的线性变换得到白噪声。

2.2 基于概率模型的噪声生成算法基于概率模型的噪声生成算法利用概率模型描述噪声的统计特性，如高斯噪声、泊松噪声等。

这类算法通常需要根据实际需求选择合适的概率分布，并利用随机数生成器产生符合该分布的随机数。

2.3 基于自然现象的噪声生成算法基于自然现象的噪声生成算法利用自然界中的现象（如风、雨、动物叫声等）作为噪声源，通过模拟这些现象的产生过程得到所需的噪声信号。

这类算法通常能够产生具有较高逼真度的噪声，但计算复杂度较高。

3 噪声生成算法的应用3.1 图像处理在图像处理中，噪声是常见的干扰因素。

噪声生成算法可以用于模拟不同类型的噪声（如椒盐噪声、高斯噪声等），以便在图像处理过程中进行降噪、滤波等操作。

通过生成具有相似特性的噪声，可以对图像进行更加准确的预处理和后处理。

3.2 声音合成在声音合成中，噪声生成算法可以用于模拟自然界中的声音或创造独特的声音效果。

例如，利用基于自然现象的噪声生成算法可以模拟雨声、海浪声等自然声音；利用白噪声或高斯噪声可以创造独特的背景音或效果音。

白噪声的产生

Se (ω ) =
σ2
, −π < ω < π;
a <1
H ( z −1 ) =
假定 e(0) = 0 ，则有：相关函数计算可得：
σ
1 − az −1
,
a <1
e(k ) = σ [ w(k ) + aw(k − 1) + L + a k −1w(1)] Re (l ) = σ 2 a l 1 − a 2k al 2 ≈ σ 1 − a2 1 − a2
且 C ( z −1 ), D( z −1 ) 的根都在 z 平面的单位圆内。 ● 例子设平稳有色噪声序列 {e(k )} 的自相关函数为：
1 − a2 则相应的功率谱密度函数为：
Re (l ) =
σ 2a l
, l = 0, ± 1, ± 2,L;
a <1
1 − 2a 2 cos ω + a 2 成型滤波器的脉冲传递函数为：
中科院研究生院 2009～2010 第一学期随机过程在工程中的应用讲稿
孙应飞
白噪声的产生方法
1.1 白噪声及其产生方法 1.1.1 白噪声的概念 ● 白噪声过程（一系列不相关的随机变量组成的理想化随机过程）相关函数： RW (τ ) = σ 2δ (τ ) 谱密度： SW (ω ) = σ 2 − ∞ < ω < +∞ 近似白噪声过程
● 重要结果： G ( s ) =
注意 3：不是任何多项式都可以作为生成 M 序列的特征多项式，它必须满足以
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中科院研究生院 2009～2010 第一学期随机过程在工程中的应用讲稿
孙应飞
下条件。 ● 必要条件：特征多项式 F ( s ) 是既约多项式 ● 充分必要条件：特征多项式 F ( s ) 是本原多项式，即 F ( s ) 是多项式 s N P ⊕ 1 的一个因子。 ● 满足以上两个条件的部分特征多项式见表 2.11，注意表的使用 1.2.4 M 序列的性质 ● M 序列的循环周期 N P = ( 2 P − 1) bit ● M 序列的“游程” M 序列中某种状态连续出现的段称为“游程”。一个 P 级 M 序列的“游程”总数为 2 P −1 ，其中“0”游程与“1”游程各占一半。长度为 i bit（ 1 ≤ i ≤ P − 2 ）的游程占 1 / 2 i ，即有 2 P −1−i 个，但长度为 ( P − 1) bit 的游程只有一个，为“0”游程，长度为 P bit 游程也只有一个，为“1”游程。 ● M 序列的可加性所有 M 序列都具有移位可加性（模 2 和）。 1.2.5 M 序列的自相关函数幅度的选取：作变换： M (i ) = a(1 − 2 xi ) ，幅度变为 a 和 − a 。 ● 计算式： R M (τ ) =

白噪声

白噪声白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。

所有频率具有相同能量密度的随机噪声称为白噪声。

从我们耳朵的频率响应听起来它是非常明亮的“咝”声（每高一个八度，频率就升高一倍。

因此高频率区的能量也显著增强）。

1概述白噪声是指在较宽的频率范围内，各等带宽的频带所含的噪声能量相等的噪声。

一般在物理上把它翻译成白噪声（white noise）。

白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。

换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。

相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。

理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。

实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音，因为这让我们在数学分析上更加方便。

然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。

一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。

例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。

当你需要专心工作，而周遭总是有繁杂的声音时，就可以选用这两种声音来加以遮蔽。

一般来说，通常的情况下你可以选用白色噪音，而粉红色噪音则是特别针对说话声的遮蔽材料。

粉红色噪音又被称做频率反比(1/f) 噪音，因为它的能量分布与频率成反比，或者说是每一个八度音程(Octave) 能量就衰退3 dB。

高斯白噪声高斯白噪声：如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，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。

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。

理想白噪声和带限白噪声的产生与分析

理想白噪声和带限白噪声的产生与分析摘要利用Matlab 仿真分析产生的高斯白噪声和均匀白噪声通过低通滤波器和带通滤波器后的时域及频域波形，以便更好地理解白噪声。

背景在实际应用中，通信设备的各种电子器件、传输线、天线等都会产生噪声，伴随着信号的产生、传输和处理的全过程。

噪声也是一种随机过程，而白噪声具有均匀功率谱密度，在数学处理上具有方便、简单的优点。

电子设备中的起伏过程如电阻热噪声、散弹噪声等，在相当宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，可以当做白噪声处理，因而研究白噪声的特性显得非常重要。

实验特点与原理（1）随机信号的分析方法在信号系统中，把信号分为确知信号与随机信号两类。

在工程技术中，一般用概率密度、均值、均方值、方差、自相关函数、频谱、功率谱密度等描述随机过程的统计特性。

①均值均值E[x(t)](μ)表示集合平均值或数学期望值。

基于随机过程的各态历经性，可用时间间隔T 内的幅值平均值表示：∑-==10/)()]([N t N t x t x E均值表达了信号变化的中心趋势，或称之为直流分量。

②均方值均方值E[x 2(t)](2ϕ)，或称为平均功率：N t x t x E N t /)()]([(1022∑-==均方值表达了信号的强度，其正平方根值，又称为有效值，也是信号的平均能量的一种表达。

③方差定义： N t x E t x N t /)]]([)([122∑-=-=σ可以证明，2ϕ=2σ+2μ。

其中：2σ描述了信号的波动量；2μ 描述了信号的静态量。

④自相关函数信号的相关性是指客观事物变化量之间的相依关系。

对于平稳随机过程x(t)和y(t)在两个不同时刻t 和t+τ的起伏值的关联程度，可以用相关函数表示。

在离散情况下，信号x(n)和y(n)的相关函数定义为：∑∑-=-+=101N t xy N /)t (y )t (x ),t (N R τττ τ,t=0,1，2,……N-1随机信号的自相关函数表示波形自身不同时刻的相似程度。

白噪声的科学原理

白噪声的科学原理在平静的夜晚，你是否曾经听到过窗外传来的嘈杂声？或者是邻居打扫卫生的吵闹声？这些声音会干扰你的休息，使你难以入眠。

对于这种情况，很多人会选择使用白噪声来解决问题。

那么白噪声到底是什么？它是如何产生的？本篇文章将介绍白噪声的科学原理。

一、什么是白噪声？白噪声是一种特殊的声音信号，它是由一系列的等能量频率组成。

相比其他类型的信号，白噪声没有频率成分上的偏差，因此得名为“白噪声”。

人类的听觉可以感知的声音范围大约在20Hz到20kHz之间，而白噪声包含了所有这个范围内的频率。

如果我们将这些频率的能量相等地混合在一起，就可以得到一种类似于“ssssss……”的连续声音信号，这就是白噪声。

二、白噪声的产生方式产生白噪声的方式有多种，其中最常见的是通过使用白噪声发生器。

这种发生器使用随机信号的方法来产生等能量频率的声波信号，从而形成白噪声。

在这个过程中，发生器会不断地产生随机信号，而随机信号的音高和音量都是根据一定的规律变化的。

正是由于这种变化方式的不确定性，所以才能保证白噪声中每个频率分量的能量相等。

另外，白噪声还可以通过数字信号处理的方式产生。

这种方法通常使用电脑进行模拟计算，通过将不同频率的信号按照一定比例叠加在一起，达到产生白噪声的目的。

三、白噪声的应用场景白噪声在很多场合都有着非常广泛的应用。

最常见的就是在睡眠环境中使用，以遮盖其他噪声的干扰，帮助人们更快地入睡。

除此之外，白噪声在音频工程中也经常被应用。

由于其等能量分布的特性，白噪声可以用来测试音响系统的频率响应，帮助音频工程师更好地调试音响设备。

此外，白噪声还可以用来测试传感器或其他电子设备的性能。

通过测量设备对白噪声的响应，来判断其对不同频率的信号的灵敏度和准确度，以便在实际应用中更好地使用。

四、总结综上所述，白噪声是一种由等能量频率组成的连续信号。

它的产生方式有多种，最常见的是通过使用发生器或数字处理等方式。

白噪声在睡眠环境中应用尤为广泛，同时也是音频工程和电子设备测试中不可或缺的一部分。

白噪声的产生和应用

，A不能的伪随机数
• 不同的A值对应的随机序列的周期：
• T=
• 64 NaN 3 5 11 13 19 21 … A=4*i-2-(-1)^i
• 32 NaN 7 9 23 25 39 41 … A=8*i-4-(-1)^i*3
• 16 NaN 15 17 47 49 79 81 … A=16*i-8-(-1)^i*7
白噪声的产生和应用
组员：黄健张颖蔡朋飞主讲人：黄健
白噪声的产生方法
1.均匀随机数的产生 • 乘同余法 • 混合同余法 2.正态随机数的产生 • 统计近似抽样法 • 变换抽样法 3.M序列
均匀随机数的产生
1.乘同余法第一步：递推式其中太小。初值取正奇数。第二步：为伪随机数，周期为
接收 E ＋ X1 用户
Y m序列产生器
原始信码 X1 m序列 Y
加密输出 E 解密输出 X1
10 110 100 11 11 000 010 11 01 110 110 00 10 110 100 11
3.误码率的测量
m序列发生器
数传机发送端
信道
数传机接收端
＋
误码计数器
m序列发生器
A=256*i+1
A=179时产生的随机序列，周期：T =64
2.混合同余法第一步：递推式其中： c为正整数，初值为非负整数第二步：是周期为的伪随机数
M=2^8时，不同的c值对应的随机序列的周期：
• T=
• 256 NaN 10 14 18 22 …c=4*i-2
Ci
M序列
n级线性移位寄存器的如图：
＋
＋
＋
c0＝1
c1

高斯白噪声和带限白噪声

高斯白噪声和带限白噪声1．白噪声（1）白噪声的定义如果噪声的功率谱密度在所有频率上均为一常数，即或式中，n0为正常数，则称该噪声为白噪声，用n(t)表示。

（2）白噪声的自相关函数白噪声的自相关函数为（3-1-3）由式（3-1-3）可知，对于所有的都有，表明白噪声仅在时才相关，在任意两个时刻的随机变量不相关。

（3）白噪声的平均功率由于白噪声的带宽无限，其平均功率为无穷大，即（4）高斯白噪声①高斯白噪声的定义高斯白噪声是取值的概率分布服从高斯分布的白噪声。

②高斯白噪声的性质高斯白噪声在任意两个不同时刻上的随机变量之间，不仅是互不相关的，而且还是统计独立的。

2．低通白噪声（1）低通白噪声的定义低通白噪声是通过理想矩形的低通滤波器或理想低通信道输出的白噪声，用n(t)表示。

（2）低通白噪声的功率谱密度假设理想低通滤波器具有模为1、截止频率为｜f｜≤f H的传输特性，则低通白噪声对应的功率谱密度为（3）低通白噪声的自相关函数①自相关函数表达式②自相关函数的性质由图3-2（b）可以看出，只有在上得到的随机变量才不相关。

（4）低通白噪声的功率谱密度和自相关函数的图形表示图3-2 低通白噪声的功率谱密度和自相关函数3．带通白噪声（1）带通白噪声的定义带通白噪声是指通过理想矩形的带通滤波器或理想带通信道输出的白噪声，用n(t)表示。

（2）带通白噪声的功率谱密度假设理想带通滤波器的传输特性为则输出噪声的功率谱密度为（3）带通白噪声的自相关函数（4）带通白噪声的功率谱密度和自相关函数的图形表示图3-3 带通白噪声的功率谱密度和自相关函数（5）带通白噪声的平均功率其中，B是指理想矩形的带通滤波器的带宽。

产生白噪声的实验报告

一、实验背景白噪声是一种具有平坦频谱特性的噪声，其功率谱密度在所有频率范围内均相等。

白噪声在信号处理、通信、噪声控制等领域具有广泛的应用。

本实验旨在通过搭建实验装置，产生白噪声，并对其进行测量和分析。

二、实验目的1. 了解白噪声的产生原理；2. 掌握白噪声的产生方法；3. 学习白噪声的测量方法；4. 分析白噪声的特性。

三、实验原理白噪声的产生原理是通过随机信号源产生具有平坦频谱特性的噪声。

在实验中，我们可以通过以下方法产生白噪声：1. 采用随机噪声发生器，将随机信号经过滤波器处理后，得到具有平坦频谱特性的白噪声；2. 利用数字信号处理技术，通过随机信号生成算法产生白噪声。

四、实验仪器与设备1. 随机噪声发生器；2. 滤波器；3. 信号分析仪；4. 示波器；5. 数据采集卡；6. 计算机。

五、实验步骤1. 连接实验装置，将随机噪声发生器的输出信号输入滤波器；2. 调整滤波器参数，使滤波器输出信号具有平坦频谱特性；3. 将滤波器输出信号输入信号分析仪，进行频谱分析；4. 使用示波器观察白噪声的波形；5. 使用数据采集卡采集白噪声信号，进行进一步分析。

六、实验结果与分析1. 频谱分析通过信号分析仪对白噪声进行频谱分析，得到白噪声的功率谱密度。

从分析结果可以看出，白噪声的功率谱密度在所有频率范围内均相等，符合白噪声的特性。

2. 波形观察使用示波器观察白噪声的波形，可以看到白噪声的波形具有随机性，无明显规律。

3. 数据分析使用数据采集卡采集白噪声信号，进行进一步分析。

通过分析白噪声的时域特性、频域特性等，可以进一步了解白噪声的特性。

七、实验结论1. 成功搭建了白噪声产生实验装置，并产生了具有平坦频谱特性的白噪声；2. 掌握了白噪声的产生方法、测量方法和特性分析；3. 为后续白噪声在信号处理、通信、噪声控制等领域的应用奠定了基础。

八、实验总结本实验通过对白噪声的产生、测量和分析，使我们了解了白噪声的特性及其应用。

白噪声的定义式

白噪声的定义式
白噪声是一种随机信号，其频率分布在整个频谱范围内均匀分布，且各个频率分量之间是相互独立的。

在时间域上，白噪声是一种无规律的、连续的、无限长的信号，其幅度在任意时刻都是随机的，且各个时刻之间是相互独立的。

白噪声的名称来源于光学中的白色光，白色光是由各种颜色的光混合而成的，其频率分布也是均匀的。

类比于光学中的白色光，白噪声也是由各种频率的信号混合而成的，其频率分布也是均匀的。

白噪声在信号处理、通信、控制等领域中有着广泛的应用。

在信号处理中，白噪声可以用来模拟随机噪声，以测试信号处理算法的性能。

在通信中，白噪声可以用来模拟信道噪声，以测试通信系统的性能。

在控制中，白噪声可以用来模拟环境噪声，以测试控制系统的鲁棒性。

白噪声的特点是其频率分布均匀，因此其功率谱密度在整个频谱范围内都是常数。

在频域上，白噪声的功率谱密度为常数，即S(f)=K，其中K为常数。

在时间域上，白噪声的自相关函数为冲激函数，即R(τ)=δ(τ)，其中δ(τ)为狄拉克函数。

白噪声是一种理想化的信号，实际上很难完全实现。

在实际应用中，我们通常使用高斯白噪声来近似白噪声。

高斯白噪声是一种具有高斯分布的随机信号，其频率分布也是均匀的，但各个频率分量之间
不是相互独立的。

高斯白噪声在实际应用中有着广泛的应用，例如在通信中用来模拟信道噪声，以测试通信系统的性能。

白噪声的产生与测试实验

⽩噪声的产⽣与测试实验实验课题：⽩噪声的产⽣与测试第⼆组⽩噪声的产⽣与测试⼀、实验⽬的了解⽩噪声信号⾃⾝的特性，包括均值、均⽅值、⽅差、相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度等。

掌握⽩噪声的分析⽅法。

熟悉常⽤的信号处理仿真软件平台matlab 软件仿真。

了解估计功率谱密度的⼏种⽅法，掌握功率谱密度估计在随机信号处理中的作⽤⼆、实验原理所谓⽩噪声是指它的概率统计特性服从某种分布⽽它的功率谱密度⼜是均匀的。

确切的说，⽩噪声只是⼀种理想化的模型，因为实际的噪声功率谱密度不可能具有⽆限宽的带宽，否则它的平均功率将是⽆限⼤，是物理上不可实现的。

然⽽⽩噪声在数学处理上⽐较⽅便，所以它在通信系统的分析中有⼗分重要的作⽤。

⼀般地说，只要噪声的功率谱密度的宽度远⼤于它所作⽤的系统的带宽，并且在系统的带内，它的功率谱密度基本上是常数，就可以作为⽩噪声处理了。

⽩噪声的功率谱密度为： 2)(0N f S n =其中0N /2就是⽩噪声的均⽅值。

⽩噪声的⾃相关函数位：)(20τδτN R =）（⽩噪声的⾃相关函数是位于τ=0处、强度为20N 的冲击函数。

这表明⽩噪声在任何两个不同的瞬间的取值是不相关的。

同时也意味着⽩噪声能随时间⽆限快的变化，因为它的带宽是⽆限宽的。

下⾯我们给出⼏种分布的⽩噪声。

随机过程的⼏种分布均匀分布随机信号、正态分布（⾼斯分布）随机信号、指数分布随机信号等。

三实验任务与要求⑴通过实验要求掌握⼏种分布的随机噪声共同点和不同点，以及从随机噪声的相关和功率普中得到⽩噪声的特征，重点在于系统测试与分析。

实验系统框图如图2-1、图2-2所⽰：图2-1 各种分布随机信号测试图2-2 随机信号叠加后的特性测试⑵⾃选matlab或c/c++软件之⼀产⽣⼏种概率分布的仿真随机信号：随机数的长度N=1024，这些随机数包括均匀分布、正态分布、指数分布、瑞利分布、2 ⽅分布。

并计算这些随机数的均值、均⽅值、⽅差，⾃相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度并绘图。

随机实验理想白噪声和带限白噪声的产生与分析

实验八理想白噪声和带限白噪声的产生与分析１．实验目的了解理想白噪声和带限白噪声的基本概念并能够区分它们，掌握用matlab或c/c++软件仿真和分析理想白噪声和带限白噪声的方法。

⒉实验原理所谓白噪声是指它的概率统计特性服从某种分布而它的功率谱密度又是均匀的。

确切的说，白噪声只是一种理想化的模型，因为实际的噪声功率谱密度不可能具有无限宽的带宽，否则它的平均功率将是无限大，是物理上不可实现的。

然而白噪声在数学处理上比较方便，所以它在通信系统的分析中有十分重要的作用。

一般地说，只要噪声的功率谱密度的宽度远大于它所作用的系统的带宽，并且在系统的带内，它的功率谱密度基本上是常数，就可以作为白噪声处理了。

白噪声的功率谱密度为：其中为单边功率谱密度。

2 ) ( 0 N f S n 0 N白噪声的自相关函数位：白噪声的自相关函数是位于τ =0 处，强度为的冲击函数。

这表明白噪声在任何两个不同的瞬间的取值是不相关的。

同时也意味着白噪声能随时间无限快的变化，因为它含一切频率分量而无限宽的带宽。

) ( 20 N R ）（ 20 N若一个具有零均值的平稳随机过程，其功率谱密度在某一个有限频率范围内均匀分布，而在此范围外为零，则称这个过程为带限白噪声。

带限白噪声分为低通型和带通型。

⒊实验任务与要求⑴用matlab 或c/c++语言编写和仿真程序。

系统框图如图19、图20 所示：特性测试绘制图形低通滤波特性测试绘制图形白噪声图1 低通滤波器系统框图特性测试绘制图形带通滤波特性测试绘制图形白噪声图2 带通滤波器系统框图⑵输入信号为：高斯白噪声信号和均匀白噪声信号，图为高斯白噪声。

⑶设计一个低通滤波器和一个带通滤波器。

要求低通滤波器的通带为0KHz-2KHz、通带衰减小于1db、阻带衰减大于35db。

带通滤波器的通带为10KHz-20KHz、通带衰减小于1db、阻带衰减大于35db。

⑷首先计算白噪声的均值、均方值、方差、概率密度、频谱及功率谱密度、自相关函数。