西电电子信息系统综合实验报告材料

电子科技大学

电子信息系统综合实验课程实验报告

实验名称电子信息系统综合实验

电子工程学院1402011 班Array梁思颖学号

同作者王梦路习习王保智郭鑫宇

实验日期2017 年11 月25 日

MATLAB实验——复杂噪声产生

1实验目的

（1）掌握四种热噪声的基本分布并利用MATLAB产生这几种噪声；

（2）熟练使用MATLAB。

2 实验所用仪器（或实验环境）

软件：MATLAB；

硬件：计算机。

3实验容

利用MATLAB分别产生高斯分布、均匀分布、指数分布、瑞利分布的热噪声。4实验步骤

（1）服从高斯分布的热噪声

Matlab7.0本身自带了标准高斯分布的部函数randn，调用格式如下:

Y = randn(n)

Y = randn(m,n)

Y = randn([m n])

Y = randn(size(A))

s = randn('state')

randn函数产生的随机序列服从均值为m=0，方差σ2＝1的高斯分布。

Y = randn(n)产生的是一个n×n的随机序列矩阵，而Y = randn(m,n) 和Y = randn([m n])产生的m×n的随机序列矩阵，Y = randn(size(A))产生的是大小与矩阵A同样大小的随机序列矩阵。

s = randn('state')返回的是一个具有两个元素的向量，该向量显示的是当前正态随机数产生器的状态。randn('state',s)指令可以将产生器的状态设置到s，而randn('state',0)则可以将正态随机数产生器的状态恢复到初始状态。

（2）服从均匀分布的热噪声

同样Matlab本身也自带了（0-1）单位均匀分布的部函数rand，格式如下: Y = rand(n)

Y = rand(m,n)

Y = rand([m n])

Y = rand(size(A))

s = rand('state')

rand函数产生的随机序列服从（0-1）单位均匀分布。

Y = rand(n)产生的是一个n×n的随机序列矩阵，而Y = rand(m,n) 和Y = rand([m n])产生的m×n的随机序列矩阵，Y = rand(size(A))产生的是大小与矩阵A 同样大小的随机序列矩阵。

s = rand('state')返回的是一个具有两个元素的向量，该向量显示的是当前（0-1）单位均匀随机数产生器的状态。rand('state',s)指令可以将产生器的状态设置到s，而rand('state',0)则可以将（0-1）单位均匀分布随机数产生器的状态恢复到初始状态。

（3）服从指数分布的热噪声

先产生一个服从（0-1）单位分布的信号，然后再将其经过指数变换，就可以得到一个服从参数为λ的指数分布的信号了。

（4）服从瑞利分布的热噪声

先产生一个服从（0-1）分布的信号，然后再经过变换，可以得到一个服从瑞利（Rayleigh）分布的信号了。

5程序设计

（1）服从高斯分布的热噪声

%服从高斯（Guass）分布的热噪声（随机序列）

b=1; %均值

fs=1e7; %采样率

t=1e-3; %随机序列长度

n=t*fs;

randn('state',0); %把高斯分布伪随机发生器置为0状态

u=randn(1,n)+b;

subplot(2,1,1),plot(u),title('高斯分布信号');

subplot(2,1,2),hist(u,-4:0.1:4),title('高斯分布信号直方图');

（2）服从均匀分布的热噪声

%服从均匀分布的热噪声（随机序列）

a=2; %（a-b）均匀分布下限

b=3; %（a-b）均匀分布上限

fs=1e7; %采样率，单位：Hz

t=1e-3; %随机序列长度，单位：s

n=t*fs;

rand('state',0); %把均匀分布伪随机发生器置为0状态

u=rand(1,n); %产生（0-1）单位均匀信号

x2=(b-a)*u+a; %广义均匀分布与单位均匀分布之间的关系

figure(2)

subplot(2,1,1),plot(x2),title('均匀分布信号');

subplot(2,1,2),hist(x2,a:0.02:b),title('均匀分布信号直方图');

（3）服从指数分布的热噪声

%服从指数分布的热噪声（随机序列）

lambda=2.5; %指数分布参数

fs=1e7; %采样频率

t=1e-3; %时间长度

n=t*fs;

rand('state',0); %把均匀分布伪随机发生器置为0状态

u=rand(1,n) %产生单位均匀信号

x3=log2(1-u)/(-lambda); %指数分布与单位均匀分布之间的关系

figure(3)

subplot(2,1,1),plot(0:1/fs:t-1/fs,x3),xlabel('t(s)'), ylabel('x(V)'),title('指数分布信号');

subplot(2,1,2),hist(x3,0:0.05:4),title('指数分布信号直方图');

（4）服从瑞利分布的热噪声

%服从瑞利分布的热噪声

sigma=2; %瑞利分布参数sigma;

t=1e-3; %杂波时间长度

fs=1e7; %采样率

t1=0:1/fs:t-1/fs;

n=length(t1);

rand('state',0); %把均匀分布伪随机发生器置为0状态

u=rand(1,n);

x4=sqrt(2*log2(1./u))*sigma; %产生瑞利分布信号1

figure(4)

subplot(2,1,1),plot(x4),title('瑞利分布噪声'),xlabel('t(单位：s)');

subplot(2,1,2),hist(x4,0:0.1:10),title('瑞利分布信号直方图');

6实验结果及分析

实验结果如图所示：