MATLAB 生成高斯噪声wgn函数

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matlab高斯噪声函数

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添加高斯噪声的原理

matlab添加高斯噪声的原理

matlab添加高斯噪声的原理在MATLAB中,可以通过以下步骤向一个信号添加高斯噪声:
1. 生成一个具有期望值为0和方差为σ^2的高斯分布随机变量。

这可以使用`randn`函数实现,该函数生成一个符合标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机数。

2. 为了使高斯噪声的方差达到所需值σ^2,需要缩放该随机变量。

可以通过乘以标准差(σ)来实现,即使用`randn`函数生成的随机数乘以方差的平方根。

3. 将生成的高斯噪声添加到信号上。

可以通过将信号与高斯噪声相加来实现。

以下是一个简单的MATLAB代码示例,演示如何向一个信号添加高斯噪声:
```matlab
% 假设原始信号为x
x = ... % 原始信号值
% 生成高斯噪声
mean = 0; % 期望值
variance = σ^2; % 方差
noise = sqrt(variance) * randn(size(x)) + mean; % 添加高斯噪声
% 添加高斯噪声到信号
noisy_signal = x + noise; % 添加高斯噪声到信号
```
这样,变量`noisy_signal`将包含原始信号与高斯噪声相加后的结果。

高斯白噪声 matlab

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。

通过matlab产生wav的白噪声

通过matlab产生wav的白噪声

MATLAB 中产生高斯白噪声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。

如果POWERTYPE 是’linear’,那么SNR 作为比值来度量,而SIGPOWER 以瓦特为单位。

通过matlab产生wav的白噪声

通过matlab产生wav的白噪声

MATLAB 中产生高斯白噪声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。

如果POWERTYPE 是’linear’,那么SNR 作为比值来度量,而SIGPOWER 以瓦特为单位。

matlab高斯噪声函数

matlab高斯噪声函数

matlab高斯噪声函数【实用版】目录1.Matlab 中的高斯噪声函数2.高斯噪声的特点和生成方法3.在 Matlab 中生成高斯噪声的实例4.高斯噪声在数字图像处理中的应用5.总结正文在 Matlab 中,噪声函数被广泛应用于信号处理、通信和数字图像处理等领域。

高斯噪声是一种常见的噪声类型,其特点是噪声幅度服从正态分布,且出现位置是随机的。

在 Matlab 中,可以使用不同的函数来生成高斯噪声。

首先,我们来了解高斯噪声的特点和生成方法。

高斯噪声的生成需要确定噪声的均值和标准差。

在 Matlab 中,可以使用 randn 函数来生成服从正态分布的随机数。

通过调整 randn 函数的参数,可以控制噪声的均值和标准差,从而生成不同特性的高斯噪声。

接下来,我们来看在 Matlab 中生成高斯噪声的实例。

假设我们要生成一个均值为 0,标准差为 1 的高斯噪声信号,可以使用以下代码:```matlab% 创建一个长度为 1000 的信号t = (0:999)"/1000;% 使用 randn 函数生成高斯噪声= randn(1000, 1);% 计算噪声信号s = t + n;```在这个例子中,我们首先创建了一个长度为 1000 的信号,然后使用randn 函数生成了一个均值为 0,标准差为 1 的高斯噪声信号。

最后,我们将信号和噪声相加,得到噪声信号。

高斯噪声在数字图像处理中的应用也非常广泛。

例如,在图像去噪中,可以使用高斯噪声来模拟图像中的噪声,然后设计相应的滤波器来去除噪声。

另外,在图像增强和图像复原等领域,高斯噪声也经常被用作先验噪声模型。

总之,在 Matlab 中,可以使用 randn 函数和其他相关函数来生成高斯噪声信号。

高斯噪声在信号处理、通信和数字图像处理等领域具有广泛的应用。

matlab中awgn函数用法

matlab中awgn函数用法

matlab中awgn函数用法
awgn函数是MATLAB中常用的一个函数,用于在信号中添加高斯白噪声。

在通信系统设计和数字信号处理中,添加噪声是一种常见的模拟实验和仿真技术,以评估系统的性能。

awgn函数的功能是在信号中添加指定信噪比(SNR)的高斯白噪声。

awgn函数的基本用法是:
```
y = awgn(x, snr)
```
其中,x是原始信号,snr是信噪比。

函数返回的结果y是添加了高斯白噪声的信号。

信噪比(SNR)是描述信号强度和噪声强度之间关系的指标。

它通常以分贝(dB)为单位表示。

SNR越高,信号的强度相对于噪声越大,系统的性能也会越好。

通常情况下,我们希望在工程中使用最佳的SNR来获得最佳的系统性能。

awgn函数的第二个参数snr可以是一个特定值,也可以是一个值的向量。

如果snr是一个特定值,那么函数将为整个信号添加相同的信噪比。

如果snr是一个向量,那么每个元素将与信号的对应部分进行匹配。

除了snr参数外,awgn函数还可以接受其他一些可选参数,如随机种子、信噪比单位和噪声种类等。

你可以查阅MATLAB文档以获取更多关于awgn函数的详细信息。

使用awgn函数可以方便地对信号进行噪声模拟,以帮助我们评估和优化通信系统的性能。

通过调整信噪比,我们可以研究信号传输的可靠性和误码率等指标,
从而进行系统设计和性能改进。

在工程实践中,掌握awgn函数的用法将对我们进行系统仿真和性能分析非常有帮助。

matlab awgn函数源代码

matlab awgn函数源代码

matlab awgn函数源代码
MATLAB中的AWGN函数是一种添加高斯白噪声的函数,它可以模拟通信信道中的噪声。

AWGN函数的源代码包括以下部分:
1.输入参数:AWGN函数需要的输入参数包括信号S和信噪比SNR。

信号S可以是一个向量或矩阵,代表要添加噪声的信号;信噪比SNR 是一个标量,代表信号的信噪比。

2.计算噪声功率:噪声功率是噪声信号的方均根值的平方,可以根据信噪比和信号功率计算得到。

3.生成高斯白噪声:使用MATLAB内置的randn函数生成高斯白噪声,同时乘以sqrt(noisePower)以匹配所需的噪声功率。

4.添加噪声:将生成的噪声加到输入信号上,得到添加噪声后的信号。

下面是MATLAB AWGN函数的源代码:
function [n] = awgn(s, snr)
% s: input signal vector or matrix
% snr: signal-to-noise ratio in dB
% n: output signal with added noise
% calculate noise power
signalPower = mean(abs(s(:)).^2);
noisePower = signalPower / (10^(snr/10));
% generate Gaussian white noise
n = randn(size(s)) * sqrt(noisePower);
% add noise to signal
n = s + n;
end
以上代码实现了AWGN函数的基本功能,可以很方便地在MATLAB 中使用。

MATLAB生成高斯噪声wgn函数

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高斯噪声函数

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实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类

Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类

Matlab实现加性⾼斯⽩噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类Matlab实现加性⾼斯⽩噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类内容⼤纲加性⾼斯⽩噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类(1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM)100次独⽴仿真,识别正确率 vs SNR设计我的实现⽅法是基于⾼阶累积量的信号特征的识别算法调制格式识别过程如下:信号预处理去除直流成分信号在接收端由于接收机的影响,有可能产⽣直流成分。

直流分量在后⾯混频等处理中会产⽣影响,因此在信号处理以前必须去除直流成分。

令s (t)表⽰信号s(t)的均值,即则去除直流后的信号表⽰为%去除直流成分CMAOUT = CMAOUT - mean(CMAOUT);信号功率归⼀化由于信道衰落影响到接收信号的功率,提取有关幅度的特征参量时会出现不⼀致的情况。

因此需要对接收信号进⾏功率归⼀化,以消除信号功率的影响。

令σ_x^2表⽰已经经过去除直流分量之后的信号x(t)的平均功率,即那么经过功率归⼀化后的信号表⽰为%normalization接收信号功率归⼀化CMAOUT=CMAOUT/sqrt(mean(abs(CMAOUT).^2));特征提取基于⾼阶累积量的信号处理⽅法,对通信信号中的加性⾼斯噪声有很好的抑制能⼒,在低信噪⽐下进⾏信号识别也能有良好的性能,应⽤在信号分析领域是⾮常有效的。

随机过程的k阶累积量为则根据定义,随机过程的⼆阶和四阶累积量为如果定义,令,则上⾯累积量的表达式化简为:在信号的实际处理中,要从有限的接收数据中估计信号的累积量,可以采⽤采样点的平均代替理论的平均。

例如,给定观察数据r_k,k=1,2,⋯,N,则可以使⽤下来的估计表达式。

当信号和噪声的8阶矩存在并为有限值的时候,其不同定义的4阶累积量的估计是渐进⽆偏的⼀致估计。

matlab中awgn函数

matlab中awgn函数

matlab中awgn函数matlab中awgn函数概述:1. 什么是awgn函数?Awgn函数(Additive White Gaussian Noise)是Matlab中用于模拟白色高斯噪声的函数。

它具有实际通信系统中与现实环境中的噪声比较类似的特性,可以模拟真实通信系统中白色高斯噪声的影响。

2. awgn函数的参数意义:(1)y = awgn(x,snr)x:表示输入的信号,如果x是多个信号组成的矩阵,则每一行作为一个信号,每一列作为一维信号;snr:信噪比,单位为dB。

(2)y = awgn(x,snr,sigpow)sigpow:表示信号的平均功率,单位为watt。

3. awgn函数的返回值:awgn函数的返回值是一个经过噪声模拟处理过的信号,用y表示。

4. awgn函数的基本用法:(1)如果是一维信号,可以使用以下语句:y = awgn(x,snr)(2)如果是多维信号,可以使用以下语句:y = awgn(x,snr,sigpow)sigpow表示每一维信号的平均功率,因此这时信号乘以sigpow乘以其维度,如果该信号维数为N,那么最后的增益就是sigpow*N5. awgn函数注意事项:(1)如果要模拟几种不同snr的信号,应该在信号本身的功率不变的情况下,采用相同的sigpow参数;(2)由于该函数的功能是模拟白色高斯信噪比(snr)的噪声,因此每次运行结果都不同,即不同的输入噪声,其运行结果也不完全相同;(3)该函数中的snr是用对数表示的,并非实际的线性噪声比,因此要转换为实际噪声比,可以使用以下公式10*log10(sigpow/noise power);(4)在调用awgn函数时,信号的功率不能为0,否则会引起除零错误。

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)

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);。

MATLAB中产生高斯白噪声

MATLAB中产生高斯白噪声

MATLAB中产生高斯白噪声,涉及到awgn和wgn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。

matlab给信号添加均匀噪声的函数

matlab给信号添加均匀噪声的函数

Matlab是一种流行的数学软件,广泛用于工程和科学领域。

在信号处理中,添加噪声是一项常见的操作。

均匀噪声是一种常见的噪声类型,它可以模拟一些实际场景中的噪声情况。

本文将介绍如何在Matlab中给信号添加均匀噪声的函数。

二、Matlab的信号处理工具Matlab提供了丰富的信号处理工具,可以方便地进行信号处理操作。

其中,添加噪声是一项常见的操作之一。

通过调用Matlab提供的函数,可以轻松地给信号添加不同类型的噪声,包括均匀噪声。

三、均匀噪声的特点均匀噪声是一种在一定范围内均匀分布的噪声,其特点是噪声值在一个给定的范围内等概率地出现。

在信号处理中,添加均匀噪声可以模拟一些实际场景中的噪声情况,例如传感器噪声、通信信道中的噪声等。

四、Matlab中给信号添加均匀噪声的函数在Matlab中,给信号添加均匀噪声的函数是“awgn”,该函数可以实现在信号上添加均匀噪声的功能。

五、使用示例下面以一个简单的示例来演示如何在Matlab中给信号添加均匀噪声。

生成一个正弦波信号Fs = 1000; 采样频率t = 0:1/Fs:1-1/Fs; 时间范围f = 5; 信号频率x = sin(2*pi*f*t); 生成信号给信号添加均匀噪声y = awgn(x, 10, 'measured'); 添加均匀噪声,信噪比为10dB绘制原始信号和添加噪声后的信号subplot(2,1,1);plot(t, x);title('原始信号');subplot(2,1,2);plot(t, y);title('添加均匀噪声后的信号');```在上面的示例中,首先生成了一个频率为5Hz的正弦波信号,并将其存储在变量“x”中。

然后使用“awgn”函数给信号添加了均匀噪声,信噪比为10dB。

最后通过绘图展示了原始信号和添加噪声后的信号。

六、总结通过本文的介绍,我们了解了在Matlab中给信号添加均匀噪声的方法。

matlab通信仿真常用函数要点

matlab通信仿真常用函数要点

Matlab通信仿真常用函数信源函数randerr 产生比特误差样本randint 产生均匀分布的随机整数矩阵randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵wgn 产生高斯白噪声信号分析函数biterr 计算比特误差数和比特误差率eyediagram 绘制眼图scatterplot 绘制分布图symerr 计算符号误差数和符号误差率信源编码compand mu律/A律压缩/扩张dpcmdeco DPCM(差分脉冲编码调制)解码dpcmenco DPCM编码dpcmopt 优化DPCM参数lloyds Lloyd法则优化量化器参数quantiz 给出量化后的级和输出值误差控制编码bchpoly 给出二进制BCH码的性能参数和产生多项式convenc 产生卷积码cyclgen 产生循环码的奇偶校验阵和生成矩阵cyclpoly 产生循环码的生成多项式decode 分组码解码器encode 分组码编码器gen2par 将奇偶校验阵和生成矩阵互相转换gfweight 计算线性分组码的最小距离hammgen 产生汉明码的奇偶校验阵和生成矩阵rsdecof 对Reed-Solomon编码的ASCII文件解码rsencof 用Reed-Solomon码对ASCII文件编码rspoly 给出Reed-Solomon码的生成多项式syndtable 产生伴随解码表vitdec 用Viterbi法则解卷积码(误差控制编码的低级函数)bchdeco BCH解码器bchenco BCH编码器rsdeco Reed-Solomon解码器rsdecode 用指数形式进行Reed-Solomon解码rsenco Reed-Solomon编码器rsencode 用指数形式进行Reed-Solomon编码调制与解调ademod 模拟通带解调器ademodce 模拟基带解调器amod 模拟通带调制器amodce 模拟基带调制器apkconst 绘制圆形的复合ASK-PSK星座图ddemod 数字通带解调器ddemodce 数字基带解调器demodmap 解调后的模拟信号星座图反映射到数字信号dmod 数字通带调制器dmodce 数字基带调制器modmap 把数字信号映射到模拟信号星座图(以供调制)qaskdeco 从方形的QASK星座图反映射到数字信号qaskenco 把数字信号映射到方形的QASK星座图专用滤波器hank2sys 把一个Hankel矩阵转换成一个线性系统模型hilbiir 设计一个希尔伯特变换IIR滤波器rcosflt 升余弦滤波器rcosine 设计一个升余弦滤波器(专用滤波器的低级函数)rcosfir 设计一个升余弦FIR滤波器rcosiir 设计一个升余弦IIR滤波器信道函数awgn 添加高斯白噪声伽罗域计算gfadd 伽罗域上的多项式加法gfconv 伽罗域上的多项式乘法gfcosets 生成伽罗域的分圆陪集gfdeconv 伽罗域上的多项式除法gfdiv 伽罗域上的元素除法gffilter 在质伽罗域上用多项式过滤数据gflineq 在至伽罗域上求Ax=b的一个特解gfminpol 求伽罗域上元素的最小多项式gfmul 伽罗域上的元素乘法gfplus GF(2^m)上的元素加法gfpretty 以通常方式显示多项式gfprimck 检测多项式是否是基本多项式gfprimdf 给出伽罗域的MATLAB默认的基本多项式gfprimfd 给出伽罗域的基本多项式gfrank 伽罗域上矩阵求秩gfrepcov GF(2)上多项式的表达方式转换gfroots 质伽罗域上的多项式求根gfsub 伽罗域上的多项式减法gftrunc 使多项式的表达最简化gftuple 简化或转换伽罗域上元素的形式工具函数bi2de 把二进制向量转换成十进制数de2bi 把十进制数转换成二进制向量erf 误差函数erfc 余误差函数istrellis 检测输入是否MATLAB的trellis结构(structure)marcumq 通用Marcum Q 函数oct2dec 八进制数转十进制数poly2trellis 把卷积码多项式转换成MATLAB的trellis描述vec2mat 把向量转换成矩阵——————————————————————————————————————————————————A aabs 绝对值、模、字符的ASCII码值acos 反余弦acosh 反双曲余弦acot 反余切acoth 反双曲余切acsc 反余割acsch 反双曲余割align 启动图形对象几何位置排列工具all 所有元素非零为真angle 相角ans 表达式计算结果的缺省变量名any 所有元素非全零为真area 面域图argnames 函数M文件宗量名asec 反正割asech 反双曲正割asin 反正弦asinh 反双曲正弦assignin 向变量赋值atan 反正切atan2 四象限反正切atanh 反双曲正切autumn 红黄调秋色图阵axes 创建轴对象的低层指令axis 控制轴刻度和风格的高层指令B bbar 二维直方图bar3 三维直方图bar3h 三维水平直方图barh 二维水平直方图base2dec X进制转换为十进制bin2dec 二进制转换为十进制blanks 创建空格串bone 蓝色调黑白色图阵box 框状坐标轴break while 或for 环中断指令brighten 亮度控制C ccapture (3版以前)捕获当前图形cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标cart2sph 直角坐标变为球坐标cat 串接成高维数组caxis 色标尺刻度cd 指定当前目录cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整cell 创建元胞数组cell2struct 元胞数组转换为构架数组celldisp 显示元胞数组内容cellplot 元胞数组内部结构图示char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数chi2inv 分布逆累计概率函数chi2pdf 分布概率密度函数chi2rnd 分布随机数发生器chol Cholesky分解clabel 等位线标识cla 清除当前轴class 获知对象类别或创建对象clc 清除指令窗clear 清除内存变量和函数clf 清除图对象clock 时钟colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵colordef 设置色彩缺省值colormap 色图colspace 列空间的基close 关闭指定窗口colperm 列排序置换向量comet 彗星状轨迹图comet3 三维彗星轨迹图compass 射线图compose 求复合函数cond (逆)条件数condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计conj 复数共轭contour 等位线contourf 填色等位线contour3 三维等位线contourslice 四维切片等位线图conv 多项式乘、卷积cool 青紫调冷色图copper 古铜调色图cos 余弦cosh 双曲余弦cot 余切coth 双曲余切cplxpair 复数共轭成对排列csc 余割csch 双曲余割cumsum 元素累计和cumtrapz 累计梯形积分cylinder 创建圆柱D ddblquad 二重数值积分deal 分配宗量deblank 删去串尾部的空格符dec2base 十进制转换为X进制dec2bin 十进制转换为二进制dec2hex 十进制转换为十六进制deconv 多项式除、解卷delaunay Delaunay 三角剖分del2 离散Laplacian差分demo Matlab演示det 行列式diag 矩阵对角元素提取、创建对角阵diary Matlab指令窗文本内容记录diff 数值差分、符号微分digits 符号计算中设置符号数值的精度dir 目录列表disp 显示数组display 显示对象内容的重载函数dlinmod 离散系统的线性化模型dmperm 矩阵Dulmage-Mendelsohn 分解dos 执行DOS 指令并返回结果double 把其他类型对象转换为双精度数值drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕dsolve 符号计算解微分方程E eecho M文件被执行指令的显示edit 启动M文件编辑器eig 求特征值和特征向量eigs 求指定的几个特征值end 控制流FOR等结构体的结尾元素下标eps 浮点相对精度error 显示出错信息并中断执行errortrap 错误发生后程序是否继续执行的控制erf 误差函数erfc 误差补函数erfcx 刻度误差补函数erfinv 逆误差函数errorbar 带误差限的曲线图etreeplot 画消去树eval 串演算指令evalin 跨空间串演算指令exist 检查变量或函数是否已定义exit 退出Matlab环境exp 指数函数expand 符号计算中的展开操作expint 指数积分函数expm 常用矩阵指数函数expm1 Pade法求矩阵指数expm2 Taylor法求矩阵指数expm3 特征值分解法求矩阵指数eye 单位阵ezcontour 画等位线的简捷指令ezcontourf 画填色等位线的简捷指令ezgraph3 画表面图的通用简捷指令ezmesh 画网线图的简捷指令ezmeshc 画带等位线的网线图的简捷指令ezplot 画二维曲线的简捷指令ezplot3 画三维曲线的简捷指令ezpolar 画极坐标图的简捷指令ezsurf 画表面图的简捷指令ezsurfc 画带等位线的表面图的简捷指令F ffactor 符号计算的因式分解feather 羽毛图feedback 反馈连接feval 执行由串指定的函数fft 离散Fourier变换fft2 二维离散Fourier变换fftn 高维离散Fourier变换fftshift 直流分量对中的谱fieldnames 构架域名figure 创建图形窗fill3 三维多边形填色图find 寻找非零元素下标findobj 寻找具有指定属性的对象图柄findstr 寻找短串的起始字符下标findsym 机器确定内存中的符号变量finverse 符号计算中求反函数fix 向零取整flag 红白蓝黑交错色图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud 矩阵的上下翻转flipdim 矩阵沿指定维翻转floor 向负无穷取整flops 浮点运算次数flow Matlab提供的演示数据fmin 求单变量非线性函数极小值点(旧版)fminbnd 求单变量非线性函数极小值点fmins 单纯形法求多变量函数极小值点(旧版)fminunc 拟牛顿法求多变量函数极小值点fminsearch 单纯形法求多变量函数极小值点fnder 对样条函数求导fnint 利用样条函数求积分fnval 计算样条函数区间内任意一点的值fnplt 绘制样条函数图形fopen 打开外部文件for 构成for环用format 设置输出格式fourier Fourier 变换fplot 返函绘图指令fprintf 设置显示格式fread 从文件读二进制数据fsolve 求多元函数的零点full 把稀疏矩阵转换为非稀疏阵funm 计算一般矩阵函数funtool 函数计算器图形用户界面fzero 求单变量非线性函数的零点G ggamma 函数gammainc 不完全函数gammaln 函数的对数gca 获得当前轴句柄gcbo 获得正执行"回调"的对象句柄gcf 获得当前图对象句柄gco 获得当前对象句柄geomean 几何平均值get 获知对象属性getfield 获知构架数组的域getframe 获取影片的帧画面ginput 从图形窗获取数据global 定义全局变量gplot 依图论法则画图gradient 近似梯度gray 黑白灰度grid 画分格线griddata 规则化数据和曲面拟合gtext 由鼠标放置注释文字guide 启动图形用户界面交互设计工具H hharmmean 调和平均值help 在线帮助helpwin 交互式在线帮助helpdesk 打开超文本形式用户指南hex2dec 十六进制转换为十进制hex2num 十六进制转换为浮点数hidden 透视和消隐开关hilb Hilbert矩阵hist 频数计算或频数直方图histc 端点定位频数直方图histfit 带正态拟合的频数直方图hold 当前图上重画的切换开关horner 分解成嵌套形式hot 黑红黄白色图hsv 饱和色图I iif-else-elseif 条件分支结构ifft 离散Fourier反变换ifft2 二维离散Fourier反变换ifftn 高维离散Fourier反变换ifftshift 直流分量对中的谱的反操作ifourier Fourier反变换i, j 缺省的"虚单元"变量ilaplace Laplace反变换imag 复数虚部image 显示图象imagesc 显示亮度图象imfinfo 获取图形文件信息imread 从文件读取图象imwrite 把imwrite 把图象写成文件ind2sub 单下标转变为多下标inf 无穷大info MathWorks公司网点地址inline 构造内联函数对象inmem 列出内存中的函数名input 提示用户输入inputname 输入宗量名int 符号积分int2str 把整数数组转换为串数组interp1 一维插值interp2 二维插值interp3 三维插值interpn N维插值interpft 利用FFT插值intro Matlab自带的入门引导inv 求矩阵逆invhilb Hilbert矩阵的准确逆ipermute 广义反转置isa 检测是否给定类的对象ischar 若是字符串则为真isequal 若两数组相同则为真isempty 若是空阵则为真isfinite 若全部元素都有限则为真isfield 若是构架域则为真isglobal 若是全局变量则为真ishandle 若是图形句柄则为真ishold 若当前图形处于保留状态则为真isieee 若计算机执行IEEE规则则为真isinf 若是无穷数据则为真isletter 若是英文字母则为真islogical 若是逻辑数组则为真ismember 检查是否属于指定集isnan 若是非数则为真isnumeric 若是数值数组则为真isobject 若是对象则为真isprime 若是质数则为真isreal 若是实数则为真isspace 若是空格则为真issparse 若是稀疏矩阵则为真isstruct 若是构架则为真isstudent 若是Matlab学生版则为真iztrans 符号计算Z反变换J j , K kjacobian 符号计算中求Jacobian 矩阵jet 蓝头红尾饱和色jordan 符号计算中获得Jordan标准型keyboard 键盘获得控制权kron Kronecker乘法规则产生的数组L llaplace Laplace变换lasterr 显示最新出错信息lastwarn 显示最新警告信息leastsq 解非线性最小二乘问题(旧版)legend 图形图例lighting 照明模式line 创建线对象lines 采用plot 画线色linmod 获连续系统的线性化模型linmod2 获连续系统的线性化精良模型linspace 线性等分向量ln 矩阵自然对数load 从MAT文件读取变量log 自然对数log10 常用对数log2 底为2的对数loglog 双对数刻度图形logm 矩阵对数logspace 对数分度向量lookfor 按关键字搜索M文件lower 转换为小写字母lsqnonlin 解非线性最小二乘问题lu LU分解M mmad 平均绝对值偏差magic 魔方阵maple &nb, sp; 运作Maple格式指令mat2str 把数值数组转换成输入形态串数组material 材料反射模式max 找向量中最大元素mbuild 产生EXE文件编译环境的预设置指令mcc 创建MEX或EXE文件的编译指令mean 求向量元素的平均值median 求中位数menuedit 启动设计用户菜单的交互式编辑工具mesh 网线图meshz 垂帘网线图meshgrid 产生"格点"矩阵methods 获知对指定类定义的所有方法函数mex 产生MEX文件编译环境的预设置指令mfunlis 能被mfun计算的MAPLE经典函数列表mhelp 引出Maple的在线帮助min 找向量中最小元素mkdir 创建目录mkpp 逐段多项式数据的明晰化mod 模运算more 指令窗中内容的分页显示movie 放映影片动画moviein 影片帧画面的内存预置mtaylor 符号计算多变量T aylor级数展开N nndims 求数组维数NaN 非数(预定义)变量nargchk 输入宗量数验证nargin 函数输入宗量数nargout 函数输出宗量数ndgrid 产生高维格点矩阵newplot 准备新的缺省图、轴nextpow2 取最接近的较大2次幂nnz 矩阵的非零元素总数nonzeros 矩阵的非零元素norm 矩阵或向量范数normcdf 正态分布累计概率密度函数normest 估计矩阵2范数norminv 正态分布逆累计概率密度函数normpdf 正态分布概率密度函数normrnd 正态随机数发生器notebook 启动Matlab和Word的集成环境null 零空间num2str 把非整数数组转换为串numden 获取最小公分母和相应的分子表达式nzmax 指定存放非零元素所需内存O oode1 非Stiff 微分方程变步长解算器ode15s Stiff 微分方程变步长解算器ode23t 适度Stiff 微分方程解算器ode23tb Stiff 微分方程解算器ode45 非Stiff 微分方程变步长解算器odefile ODE 文件模板odeget 获知ODE 选项设置参数odephas2 ODE 输出函数的二维相平面图odephas3 ODE 输出函数的三维相空间图odeplot ODE 输出函数的时间轨迹图odeprint 在Matlab指令窗显示结果odeset 创建或改写ODE选项构架参数值ones 全1数组optimset 创建或改写优化泛函指令的选项参数值orient 设定图形的排放方式orth 值空间正交化P ppack 收集Matlab内存碎块扩大内存pagedlg 调出图形排版对话框patch 创建块对象path 设置Matlab搜索路径的指令pathtool 搜索路径管理器pause 暂停pcode 创建预解译P码文件pcolor 伪彩图peaks Matlab提供的典型三维曲面permute 广义转置pi (预定义变量)圆周率pie 二维饼图pie3 三维饼图pink 粉红色图矩阵pinv 伪逆plot 平面线图plot3 三维线图plotmatrix 矩阵的散点图plotyy 双纵坐标图poissinv 泊松分布逆累计概率分布函数poissrnd 泊松分布随机数发生器pol2cart 极或柱坐标变为直角坐标polar 极坐标图poly 矩阵的特征多项式、根集对应的多项式poly2str 以习惯方式显示多项式poly2sym 双精度多项式系数转变为向量符号多项式polyder 多项式导数polyfit 数据的多项式拟合polyval 计算多项式的值polyvalm 计算矩阵多项式pow2 2的幂ppval 计算分段多项式pretty 以习惯方式显示符号表达式print 打印图形或SIMULINK模型printsys 以习惯方式显示有理分式prism 光谱色图矩阵procread 向MAPLE输送计算程序profile 函数文件性能评估器propedit 图形对象属性编辑器pwd 显示当前工作目录Q qquad 低阶法计算数值积分quad8 高阶法计算数值积分(QUADL)quit 推出Matlab 环境quiver 二维方向箭头图quiver3 三维方向箭头图R rrand 产生均匀分布随机数randn 产生正态分布随机数randperm 随机置换向量range 样本极差rank 矩阵的秩rats 有理输出rcond 矩阵倒条件数估计real 复数的实部reallog 在实数域内计算自然对数realpow 在实数域内计算乘方realsqrt 在实数域内计算平方根realmax 最大正浮点数realmin 最小正浮点数rectangle 画"长方框"rem 求余数repmat 铺放模块数组reshape 改变数组维数、大小residue 部分分式展开return 返回ribbon 把二维曲线画成三维彩带图rmfield 删去构架的域roots 求多项式的根rose 数扇形图rot90 矩阵旋转90度rotate 指定的原点和方向旋转rotate3d 启动三维图形视角的交互设置功能round 向最近整数圆整rref 简化矩阵为梯形形式rsf2csf 实数块对角阵转为复数特征值对角阵rsums Riemann和S ssave 把内存变量保存为文件scatter 散点图scatter3 三维散点图sec 正割sech 双曲正割semilogx X轴对数刻度坐标图semilogy Y轴对数刻度坐标图series 串联连接set 设置图形对象属性setfield 设置构架数组的域setstr 将ASCII码转换为字符的旧版指令sign 根据符号取值函数signum 符号计算中的符号取值函数sim 运行SIMULINK模型simget 获取SIMULINK模型设置的仿真参数simple 寻找最短形式的符号解simplify 符号计算中进行简化操作simset 对SIMULINK模型的仿真参数进行设置simulink 启动SIMULINK模块库浏览器sin 正弦sinh 双曲正弦size 矩阵的大小slice 立体切片图solve 求代数方程的符号解spalloc 为非零元素配置内存sparse 创建稀疏矩阵spconvert 把外部数据转换为稀疏矩阵spdiags 稀疏对角阵spfun 求非零元素的函数值sph2cart 球坐标变为直角坐标sphere 产生球面spinmap 色图彩色的周期变化spline 样条插值spones 用1置换非零元素sprandsym 稀疏随机对称阵sprank 结构秩spring 紫黄调春色图sprintf 把格式数据写成串spy 画稀疏结构图sqrt 平方根sqrtm 方根矩阵squeeze 删去大小为1的"孤维" sscanf 按指定格式读串stairs 阶梯图std 标准差stem 二维杆图step 阶跃响应指令str2double 串转换为双精度值str2mat 创建多行串数组str2num 串转换为数strcat 接成长串strcmp 串比较strjust 串对齐strmatch 搜索指定串strncmp 串中前若干字符比较strrep 串替换strtok 寻找第一间隔符前的内容struct 创建构架数组struct2cell 把构架转换为元胞数组strvcat 创建多行串数组sub2ind 多下标转换为单下标subexpr 通过子表达式重写符号对象subplot 创建子图subs 符号计算中的符号变量置换subspace 两子空间夹角sum 元素和summer 绿黄调夏色图superiorto 设定优先级surf 三维着色表面图surface 创建面对象surfc 带等位线的表面图surfl 带光照的三维表面图surfnorm 空间表面的法线svd 奇异值分解svds 求指定的若干奇异值switch-case-otherwise 多分支结构sym2poly 符号多项式转变为双精度多项式系数向量symmmd 对称最小度排序symrcm 反向Cuthill-McKee排序syms 创建多个符号对象T ttan 正切tanh 双曲正切taylortool 进行Taylor逼近分析的交互界面text 文字注释tf 创建传递函数对象tic 启动计时器title 图名toc 关闭计时器trapz 梯形法数值积分treelayout 展开树、林treeplot 画树图tril 下三角阵trim 求系统平衡点trimesh 不规则格点网线图trisurf 不规则格点表面图triu 上三角阵try-catch 控制流中的Try-catch结构type 显示M 文件U uuicontextmenu 创建现场菜单uicontrol 创建用户控件uimenu 创建用户菜单unmkpp 逐段多项式数据的反明晰化unwrap 自然态相角upper 转换为大写字母V vvar 方差varargin 变长度输入宗量varargout 变长度输出宗量vectorize 使串表达式或内联函数适于数组运算ver 版本信息的获取view 三维图形的视角控制voronoi Voronoi多边形vpa 任意精度(符号类)数值W wwarning 显示警告信息what 列出当前目录上的文件whatsnew 显示Matlab中Readme文件的内容which 确定函数、文件的位置while 控制流中的While环结构white 全白色图矩阵whitebg 指定轴的背景色who 列出内存中的变量名whos 列出内存中变量的详细信息winter 蓝绿调冬色图workspace 启动内存浏览器X x , Y y , Z zxlabel X轴名xor 或非逻辑yesinput 智能输入指令ylabel Y轴名zeros 全零数组zlabel Z轴名zoom 图形的变焦放大和缩小ztrans 符号计算Z变换。

awgn白噪声添加原理

awgn白噪声添加原理

在matlab中无论是wgn还是awgn函数,实质都是由randn函数产生的噪声。

即:wgn函数中调用了randn函数,而awgn函数中调用了wgn函数。

根据awgn的实现代码可以知道”向已知信号添加某个信噪比(SNR)的高斯白噪声“,即:awgn(x,snr,’measured’,'linear’),命令的作用是对原信号x添加信噪比(比值)为SNR的噪声,在添加之前先估计信号x的强度。

这里涉及三个问题:在awgn这个函数中,SNR是如何计算的?什么是信号的强度?awgn函数具体是如何添加噪声的?1.1 awgn添加白噪声原理SNR就是信号的强度除以噪声的强度(或者信号功率与噪声功率之比),所以,首先来讲讲信号的强度。

其实信号的强度指的就是信号的能量,在连续的情形就是对x平方后求积分,而在离散的情形自然是求和代替积分了。

那么如何添加确定值的信噪比噪声呢?那么根据信噪比公式来推导:SNR=10log⁡(signalPower/noisePower)信噪比确定,即SNR是已知的。

由于无噪声信号signal是已知的,所以它的信号功率是已知的。

signalPower=sum(signal.^2)/length(signal)所以可以求得noisePowernoisePower=signalPower/(10^(SNR/10))然后根据已知的signal构造相应的噪声noise先生成一个与signal相同长度的随机信号。

noise0=randn(size(signal));noise1=noise0-mean(noise0);%减去均值将noise1的按比例进行变换noise noise1=sqrt(noisePower)std(noise0)根据方差和标准差公式,可以知道std(noise0)就是noise0的标准差,这个很好求取。

noisePower是noise的噪声强度,根据上面知道,noise是有noise1按比例变换来的。

matlab产生高斯噪声

matlab产生高斯噪声

%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);。

awgn白噪声添加原理

awgn白噪声添加原理

在matlab中无论是wgn还是awgn函数,实质都是由randn函数产生的噪声。

即:wgn函数中调用了randn函数,而awgn函数中调用了wgn函数。

根据awgn的实现代码可以知道”向已知信号添加某个信噪比(SNR)的高斯白噪声“,即:awgn(x,snr,’measured’,'linear’),命令的作用是对原信号x添加信噪比(比值)为SNR的噪声,在添加之前先估计信号x的强度。

这里涉及三个问题:在awgn这个函数中,SNR是如何计算的?什么是信号的强度?awgn函数具体是如何添加噪声的?1.1 awgn添加白噪声原理SNR就是信号的强度除以噪声的强度(或者信号功率与噪声功率之比),所以,首先来讲讲信号的强度。

其实信号的强度指的就是信号的能量,在连续的情形就是对x平方后求积分,而在离散的情形自然是求和代替积分了。

那么如何添加确定值的信噪比噪声呢?那么根据信噪比公式来推导:SNR=10log⁡(signalPower/noisePower)信噪比确定,即SNR是已知的。

由于无噪声信号signal是已知的,所以它的信号功率是已知的。

signalPower=sum(signal.^2)/length(signal)所以可以求得noisePowernoisePower=signalPower/(10^(SNR/10))然后根据已知的signal构造相应的噪声noise先生成一个与signal相同长度的随机信号。

noise0=randn(size(signal));noise1=noise0-mean(noise0);%减去均值将noise1的按比例进行变换sqrt(noisePower)noise=根据方差和标准差公式,可以知道std(noise0)就是noise0的标准差,这个很好求取。

noisePower是noise的噪声强度,根据上面知道,noise是有noise1按比例变换来的。

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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:narginif(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,:)); elsey = (sqrt(imp*noisePower))*randn(row,col);end;。

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