噪声产生器的MATLAB实现及性能分析
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。
matlab 相位噪声
MATLAB相位噪声引言MATLAB是一种功能强大的数值计算环境和编程语言，它的广泛应用让我们能够进行各种科学和工程领域的计算和分析。
相位噪声是MATLAB中一个重要的研究主题，本文将对MATLAB相位噪声进行全面、详细、完整且深入的探讨。
什么是相位噪声在MATLAB中，相位噪声是指信号的相位部分存在不稳定性或随机性的情况。
相位噪声可以产生于各种信号处理系统或通信系统中，它会导致信号的频率不确定性或时序不良，从而影响到系统的性能和准确性。
相位噪声的特征及影响相位噪声通常具有以下特征：1.高度随机性：相位噪声是一种随机过程，其发生规律难以预测，具有很高的不确定性。
2.频谱分布广：相位噪声在不同频率范围内具有不同的功率分布，通常呈现为低频部分较强的特点。
3.对系统性能的影响：相位噪声会引起系统的频偏、抖动等问题，从而降低系统的性能和准确性。
相位噪声在一些特定的应用领域中会带来严重的影响，比如通信系统、雷达系统、时钟同步系统等。
在这些系统中，相位噪声对信号传输的准确性和可靠性有着重要的影响。
相位噪声的产生机制和建模方法相位噪声的产生机制通常与信号的生成和传输过程有关。
在MATLAB中，可以采用不同的建模方法来模拟相位噪声，其中比较常用的方法包括：1.随机游走模型：基于随机游走的模型可以较好地描述相位噪声的特性，其基本思想是通过随机过程模拟相位的变化。
2.频率鉴别器：通过频率鉴别器可以实现相位噪声的建模，它是一种在频域上对信号进行频率测量的滤波器。
3.相位估计方法：通过相位估计的方法可以对相位噪声进行建模和矫正，其中包括基于滤波器的相位估计和估计误差等。
这些建模方法可以根据不同的应用场景选择合适的模型，并通过MATLAB进行相应的实现和分析。
相位噪声的实际应用相位噪声在许多科学和工程领域中都有着广泛的应用，其中几个典型的应用领域包括：1.音频信号处理：相位噪声对音频信号的音质有着重要的影响，因此在音频信号处理中通常需要对相位噪声进行建模和补偿。
基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计要点
基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计要点一、设计背景随着科技的不断发展，语音信号处理愈发成为热门话题。
在语音数据中，常常会被噪声干扰，从而使得信号质量下降，影响了数据分析和处理的效果。
本课程设计旨在通过MATLAB来设计一套有噪声的语音信号处理方法，以提高对语音信号信噪比的分析和处理能力，为后续的语音处理研究奠定基础。
二、课程设计要点1. 语音信号的获取和预处理在本课程中，需要使用MATLAB语音处理工具箱中的audioread()函数获取.wav格式的语音信号，然后进行预处理操作，包括：•极化和采样：将语音信号从时间域转换到频域，并进行重采样处理，以适应后续处理操作的需求。
•去噪：根据信噪比的情况，选择合适的去噪算法对语音信号进行滤波，以减低信号的噪声干扰。
2. 基本的信号处理方法•频谱分析和频率域滤波：可以通过MATLAB处理语音信号的频域，进行谱分析、谱修复以及滤波的操作。
•时域滤波：应用IIR和FIR滤波器来消除噪声，提高信号质量。
•自适应滤波：通过模型建立和自适应滤波器设计，从语音信号中分离出噪声信号。
3. 压缩和解压缩•信号压缩：对语音信号进行压缩处理，以实现数据的高效管理和传输。
•信号解压缩：对压缩后的语音信号进行解压缩处理，还原原始的语音信号，以进行后续处理。
4. 语音识别•特征提取：通过分段处理，并进行特征提取，将信号的语音特征转换为相应的数字特征向量，为后续的语音识别做准备。
•语音识别：基于数字特征向量，采用各种识别算法，进行语音识别。
三、设计思路1.读入语音信号和噪声，可以通过audioread()函数和一些MATLAB工具箱实现。
同时，对输出语音信号进行噪声除去处理。
2.对语音信号进行频谱分析，并基于不同的SNR条件下，应用FIR和IIR滤波器对语音信号进行滤波处理。
进而利用多种去噪算法对含噪语音信号进行去噪处理。
3.对经过滤波处理的语音信号进行特征提取，并采用隐马尔可夫模型（HMM）对数字特征向量进行处理，进行不同说话人的识别。
卡尔曼滤波器及matlab实现
卡尔曼滤波器及Matlab实现简介卡尔曼滤波器是一种常用于估计系统状态的滤波器，特别适用于具有线性动态模型和高斯噪声的系统。
它通过结合系统的测量值和模型预测的状态来估计系统的状态，并利用测量噪声和模型噪声的特性进行优化。
本文将介绍卡尔曼滤波器的基本原理，并使用Matlab实现一个简单的卡尔曼滤波器。
卡尔曼滤波器的基本原理卡尔曼滤波器的基本原理可以描述为以下步骤：1.初始化卡尔曼滤波器的状态估计值和协方差矩阵。
通常情况下，可以将初始状态设定为系统的初始状态，协方差矩阵设定为一个较大的值。
2.预测步骤：根据系统的动态模型预测下一时刻的状态和协方差矩阵。
3.更新步骤：使用测量值来更新预测的状态和协方差矩阵，得到最优的状态估计值和协方差矩阵。
具体的数学表达式如下：预测步骤：预测的状态估计值：x_k = A*x_(k-1) + B*u_k预测的协方差矩阵：P_k = A*P_(k-1)*A' + Q其中，A是状态转移矩阵，B是输入控制矩阵，u_k是输入控制向量，Q是模型噪声协方差。
更新步骤：测量残差：y_k = z_k - H*x_k残差协方差矩阵：S_k = H*P_k*H' + R卡尔曼增益：K_k = P_k*H'*inv(S_k)更新后的状态估计值：x_k = x_k + K_k*y_k更新后的协方差矩阵：P_k = (I - K_k*H)*P_k其中，H是观测矩阵，z_k是测量值，R是测量噪声协方差。
Matlab实现接下来，我们使用Matlab来实现一个简单的卡尔曼滤波器。
我们假设一个一维运动系统，系统状态为位置，系统模型如下：x_k = x_(k-1) + v_(k-1) * dtv_k = v_(k-1) + a_(k-1) * dt式中，x_k是当前时刻的位置，v_k是当前时刻的速度，a_k是当前时刻的加速度，dt是时间步长。
假设我们只能通过传感器得到位置信息，并且测量噪声服从均值为0、方差为0.1的高斯分布。
DVB-T中伪随机序列扰码器的FPGA实现
DVB-T中伪随机序列扰码器的FPGA实现作者：***来源：《现代信息科技》2024年第07期收稿日期：2023-07-20DOI：10.19850/ki.2096-4706.2024.07.003摘要：伪随机序列在伪码测距、导航、数字数据扰乱器、噪声产生器、通信加密中有着广泛的应用。
在这些实际应用中，常常利用现场可编程门阵列（FPGA）来产生伪随机序列，这便于系统设计和测试的实现。
针对数字地面电视广播（DVB-T）标准，以线性反馈移位寄存器电路为基础，设计了一种并行伪随机序列产生方法，该方法简单而高效地实现DVB-T系统码流数据的扰码。
实验结果表明，MATLAB扰码算法结果与FPGA扰码模块仿真结果和硬件实现结果一致，该设计方法切实可行。
关键词：伪随机序列；DVB-T；MATLAB；FPGA；Verilog中图分类号：TN914.3 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）07-0011-05FPGA Implementation of Pseudo-random Sequence Scrambler in DVB-TCHEN Zhenlin（Electronic Information School， Foshan Polytechnic， Foshan 528137， China）Abstract： Pseudo-random sequence is widely used in pseudo-code ranging， navigation，digital data scramblers， noise generators and communication encryption. In the practical application， the FPGA is usually used to generate pseudo-random sequences， which can bring great convenience to system design or testing. Aiming at the DVB-T standard， based on the linear feedback shift register circuit， a simple and efficient parallel pseudo-random sequence generation method is designed to realize the scrambling of DVB-T system code flow data. The experimental results show that the MATLAB scrambling algorithm results are consistent with the FPGA scrambling module simulation results and hardware implementation results， so the design method is feasible.Keywords： pseudo-random sequence; DVB-T; MATLAB; FPGA; Verilog0 引言目前，数字通信已经成为当代通信技术的主流，数字通信的应用越来越广泛，人们开始追求更高的通信质量。
MATLAB对语音信号加随机噪声及去噪程序
subplot(2,2,3);plot(y_z);
title('滤波前信号的波形')
subplot(2,2,4);plot(x);
title('滤波后信号的波形')
%sound(x,fs,bits)%回放滤波后的音频
设计滤波器：
器常用的方法有：脉冲响应不变法和双线性变换法。
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));%加噪语音信号的频谱图
title('加噪语音信号频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');
对加噪的语音信号进行去噪程序如下：
fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1;
%sound(y_z,fs)
%对加噪后的语音信号进行分析
n=length(y);%选取变换的点数
y_zp=fft(y_z,n);%对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*(0:n/2-1)/n;%对应点的频率
figure(2)
subplot(2,1,1);
plot(y_z);%加噪语音信号的时域波形图
title('加噪语音信号时域波形');
figure(3);
freqz(b,1);
（此前为低通滤波器设计阶段）——接下来为去除噪声信号的程序——
x=fftfilt(b,y_z);
X=fft(x,n);
figure(4);
数字图像去噪典型算法及matlab实现
图像去噪是数字图像处理中的重要环节与步骤。
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。
图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，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；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。
有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。
中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。
中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。
其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线与尖顶多的图像不宜采用中值滤波。
很容易自适应化。
Wiener维纳滤波：使原始图像与其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。
对于去除高斯噪声效果明显。
实验一：均值滤波对高斯噪声的效果代码I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2); imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9 subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4); imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');PS：filter2用法fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为：h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters)参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：type='average'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。
傅里叶变换去噪matlab
傅里叶变换去噪matlab傅里叶变换是一种常用于信号处理和图像处理领域的数学工具，它可以将一个信号在时域中的波形转换为频域中的频谱。
利用傅里叶变换，可以将信号分解成不同频率的成分，从而实现对信号的去噪处理。
在MATLAB中，傅里叶变换函数fft可以方便地应用于信号去噪。
在信号处理中，噪声是指干扰信号中的不需要的成分，它会对信号的质量和准确性产生负面影响。
在实际应用中，噪声是不可避免的，因此需要采取一定的方法来去除噪声，以提高信号的可靠性和准确性。
傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，从而可以通过观察频谱来分析信号的频率成分，进而去除其中的噪声。
利用傅里叶变换进行信号去噪的步骤如下：1. 读取信号数据：首先需要将待处理的信号数据导入到MATLAB中。
可以使用MATLAB提供的文件读取函数，如load、csvread等，或者手动输入数据。
2. 傅里叶变换：对读取到的信号数据进行傅里叶变换，将其转换到频域。
可以使用MATLAB中的fft函数来实现傅里叶变换。
fft函数的输入参数是一个时域的信号向量，返回值是其对应的频域信号向量。
3. 分析频谱：通过观察得到的频域信号，可以分析信号的频率成分。
在频谱图中，噪声通常表现为高频成分或者在某些特定频率上的异常值。
通过分析频谱，可以确定噪声的频率范围。
4. 滤波处理：根据噪声的频率范围，可以设计一个合适的滤波器来去除噪声。
滤波器可以通过在频域中将噪声频率范围内的成分置零或者进行衰减来实现。
常用的滤波器有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
在MATLAB中，可以使用fftshift函数将频谱图进行平移，然后通过设置频率范围内的信号幅值为0来实现滤波处理。
5. 逆傅里叶变换：经过滤波处理后得到的频域信号再经过逆傅里叶变换，将其转换回时域。
同样可以使用MATLAB中的ifft函数来实现逆傅里叶变换。
逆傅里叶变换的结果就是经过去噪处理后的信号。
6. 信号重建：经过逆傅里叶变换得到的信号是复数形式的，需要取其实部或虚部来得到实际的信号。
(完整word版)基于matlab的语音信号分析与处理
基于matlab的语音信号分析与处理摘要:滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。
Matlab功能强大、编程效率高, 特别是Matlab具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。
基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。
使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR 数字滤波器，并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。
关键词：数字滤波器；MATLAB；切比雪夫Abstract:Filter design in digital signal processing plays an extremely important role, FIR digital filters and IIR filter is an important part of filter design. Matlab is powerful, programming efficiency, Matlab also has a particular signal analysis toolbox, it need not have strong programming skills can be easily signal analysis, processing and design. MATLAB based on the noise issue speech signal processing design and implementation of digital signal processing integrated use of the theoretical knowledge of the speech signal plus noise, time domain, frequency domain analysis and filtering. The corresponding results obtained through theoretical derivation, and then use MATLAB as a programming tool for computer implementation.Implemented in the design process, using the windowfunction method to design FIR digital filters with Butterworth, Chebyshev and bilinear Reform IIR digital filter design and use of MATLAB as a supplementary tool to complete the calculation and graphic design Drawing.Keywords：digital filter; MATLAB; Chebyshev语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
基于耦合映象格子的混沌噪声信号产生器
电 子 测 试
ＥＬ ＥＣＴ Ｒ０ ＮＩ 珊 Ｃ ７ ＿
Ｊｕ ． １ ２ｏ１１
Ｎ ｏ ７ ．
基于耦合映 象格子 的混沌 噪声信号产生器
金美 华 ，高 炜
（ 合肥 电子工程学 院 ，安徽 合肥 ２０ ３ ３ ０７）
摘要 ：为 了提高噪声信号的有效性和可控性 ，设计 了一种基于Ｔ ｎ映射的双向耦合映象格子 （ Ｄ ＭＬ 的混 ｅｔ Ｔ Ｃ ） 沌噪声信 号产生器 ，采用 “ 弃法”生成不变分 布可为任意分布 的混沌序列 ，分别基于 时间 间隔和空 间间隔 舍
图２ 两种映射产生的混沌序列的相空 间分布
巴
２ｏ＂ ． ７
２ 基于Ｔ Ｃ 的混沌噪声信号产生器 Ｄ ＭＬ
２１基本原理 ．
为 了产生具有任意分布的混沌序列 ，可以采用 “ 舍弃
法” ，该方法可以用 引理 ｌ 的形式进行表述。
ｌＪ Ｌ ｌＣＭ
引理 １ 对于（， 上均匀分布的混沌序列 和 ： ０ ）
声信 号产生器 ，产生的混沌噪声信号具有平坦 功率谱 ，且
其不变分布可为任意分布 。根据不 同的应用需求 ，给出了
两种设计方案，方案一适用于对硬件资源要求较高的情况，
方案二适用于对噪声信号产生速度要求较高的ｆ况 。 青
Ｔ Ｃ 映射及性 能分析 Ｄ ＭＬ
１１ Ｄ ＭＬ ． Ｔ Ｃ 映射模 型
ｔ ａ ｔｅｐ ｏ ｏ ｅ ｅ ｅａ ｒ ａ ｅ ｅａ ｈ ｏ ｊｍｍｉｇｓ ｎ ｌ ｉ ａ ｐ ｗｅ ｅｔ ｍ ｎ ｒｉ ａ ｉ ｒ ｕｉｎ ｈ ｔ ｈ ｒ ｐ ｓｄ ｇ ｎ ｒ ｏ ｎ ｇ ｎ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ａ ， ｔ ｃ ｔ ｎ ｇ ａ ｗ ｔ ｆ ｔ ｏ ｒ ｐ ｃ ｕ ａ ｄ ａ ｔ ｒ ｄｓ ｂ ｔ ． ｉ ｈｌ ｓ ｒ ｂ ｒｙ ｔ ｉ ｏ
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。
matlab中给信号加噪声的方法
在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去，在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比，这样产生二个问题，其一噪声是否按指定的信噪比叠加，其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比。
在MATLAB中可以用randn产生均值为0方差为1的正态分布白噪声，但在任意长度下x=randn(1,N)，x不一定是均值为0方差为1（有些小小的偏差），这样对后续的计算会产生影响。
在这里提供3个函数用于按一定的信噪比把噪声叠加到信号上去，同时可检验带噪信号中信噪比。
1. 把白噪声叠加到信号上去：function [Y,NOISE] = noisegen(X,SNR)% noisegen add white Gaussian noise to a signal.% [Y, NOISE] = NOISEGEN(X,SNR) adds white Gaussian NOISE to X. The SNR is in dB. NOISE=randn(size(X));NOISE=NOISE-mean(NOISE);signal_power = 1/length(X)*sum(X.*X);noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) );NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE;Y=X+NOISE;其中X是纯信号，SNR是要求的信噪比，Y是带噪信号，NOISE是叠加在信号上的噪声。
2. 把指定的噪声叠加到信号上去有标准噪声库NOISEX-92，其中带有白噪声、办公室噪声、工厂噪声、汽车噪声、坦克噪声等等，在信号处理中往往需要把库中的噪声叠加到信号中去，而噪声的采样频率与纯信号的采样频率往往不一致，需要采样频率的校准。
function [Y,NOISE] = add_noisem(X,filepath_name,SNR,fs)% add_noisem add determinated noise to a signal.% X is signal, and its sample frequency is fs;% filepath_name is NOISE's path and name, and the SNR is signal to noise ratio in dB. [wavin,fs1,nbits]=wavread(filepath_name);if fs1~=fswavin1=resample(wavin,fs,fs1);endnx=size(X,1);NOISE=wavin1(1:nx);NOISE=NOISE-mean(NOISE);signal_power = 1/nx*sum(X.*X);noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) );NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE;Y=X+NOISE;其中X是纯信号，filepath_name是指定噪声文件（.wav）的路径和文件名，SNR是要求的信噪比，fs是信号X的采样频率，Y是带噪信号，NOISE是叠加在信号上的噪声。
如何在MATLAB中进行信噪比分析与增强
如何在MATLAB中进行信噪比分析与增强信噪比是指信号与噪声的比值，是衡量信号质量的重要指标。
在科学研究和工程应用中，信噪比分析与增强是非常重要的一项技术。
在MATLAB中，我们可以利用各种功能强大的工具和函数来进行信噪比的分析与增强。
在本文中，我将为大家详细介绍如何在MATLAB中进行信噪比分析与增强的方法和步骤。
一、信号与噪声的生成与分析信号与噪声的生成是信噪比分析与增强的基础。
在MATLAB中，我们可以使用各种函数生成不同类型的信号和噪声。
比如，使用“sin”函数生成一个正弦信号：```matlabt = 0:0.01:1; % 时间序列f = 2; % 信号频率A = 1; % 信号幅值y = A*sin(2*pi*f*t); % 生成信号```然后，我们可以使用“randn”函数生成一个均值为0、方差为1的高斯噪声：```matlabn = randn(size(t)); % 生成高斯噪声```接下来，我们可以将信号和噪声相加，形成混合信号：```matlabx = y + n; % 混合信号```对于生成的混合信号，我们可以使用MATLAB的功能强大的函数进行信噪比分析。
比如，可以使用“pwelch”函数进行功率谱密度估计：```matlab[Pxx,f] = pwelch(x); % 估计功率谱密度SNR = snr(x); % 估计信噪比```通过功率谱密度估计和信噪比的计算，我们可以了解信号和噪声在不同频率下的功率分布情况以及整体的信噪比水平。
这对于进一步的信噪比增强有着重要意义。
二、信噪比增强方法在信噪比分析的基础上，我们可以使用不同的方法来增强信噪比。
在MATLAB中，有许多技术和工具可以实现信噪比的增强。
下面，我将介绍几种常用的方法。
1. 滤波器设计滤波器是信噪比增强最常用的方法之一。
在MATLAB中，我们可以使用“designfilt”函数设计各种滤波器。
比如，可以设计一个低通滤波器来去除高频噪声：```matlabfs = 1000; % 采样频率fc = 200; % 截止频率lpf = designfilt('lowpassfir', 'FilterOrder', 100, 'CutoffFrequency', fc, 'SampleRate', fs); % 低通滤波器设计```然后，可以使用“filtfilt”函数应用滤波器对混合信号进行滤波处理：```matlabx_filtered = filtfilt(lpf, x); % 滤波处理```通过滤波处理，高频噪声可以被去除，从而增强信号的质量。
基于MATLAB的IIR滤波器的设计和应用(信号去噪)
数字信号处理课程设计报告书课题名称基于MATLAB 的IIR 滤波器的设计及应用（信号去噪）姓 名 学 号院、系、部 电气工程系 专 业 电子信息工程 指导教师2013年 6 月28日※※※※※※※※※ ※※※※ ※※ ※※※※※※※※※2010级数字信号处理 课程设计基于MATLAB 的IIR 滤波器的设计及应用（信号去噪）一、实验目的1．学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法。
2．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
3. 在MATLAB 环境下产生噪声信号。
4．掌握MATLAB 设计IIR 数字滤波器的方法。
5．学会用MATLAB 对信号进行分析和处理。
二、实验原理数字滤波器的设计：巴特沃斯(Butterworth)滤波器的幅度平方函数用下式表示： ()Nc j H 2211⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ΩΩ+=Ω∂ (2.1)式中，N 为滤波器的阶数，幅度下降的速度与N 有关，N 越大，通带越平坦，过渡带越窄，总的频响特性与理想低通滤波器的误差越小。
切比雪夫(Chebyshev)滤波器的幅频特性在通带或者阻带有等波纹特性，可以提高选择性，其幅度平方函数用下式表示：()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ΩΩ+=Ω∂PN C j H 22211ε (2.2) 式中，ε为小于1的正数，表示通带幅度波动的程度，ε越大，波动幅度也越大，Ωp 称为通带截止频率。
椭圆(Ellipse)滤波器的通带和阻带呈现等波纹幅频特性时，通带和阻带波纹幅度越小，过渡带就越宽。
所以椭圆滤波器的阶数由通带边界频率、阻带边界频率、通带边界衰减、阻带边界衰减共同决定。
三、主要实验仪器及材料微型计算机、MATLAB6.5教学版四、实验内容1．噪声信号的频谱分析。
2．设计数字滤波器和画出频率响应：低通滤波器性能指标，fp=1000Hz ，fs=1800 Hz ， As=100dB ，Ap=1dB ； 在MATLAB 中，可以利用函数butte 、cheby1和ellip 设计IIR 滤波器；最后，利用MATLAB 中的函数freqz 画出各滤波器的频率响应。
基于Matlab的m序列发生器的设计1
引言伪随机噪声具有类似于随机噪声的某些统计特性，同时又能够重复产生。
由于它具有随机噪声的优点，又避免了随机噪声的缺点，因此获得了日益广泛的实际实用。
这种周期性数字序列称为随机序列，有时又称为随机信号和伪随机码。
m序列是伪随机序列中最重要的序列中的一种，它不但具有易于产生的特点，还具有良好的自相关特性，在扩频通信中得到了广泛的应用。
1. m序列设计方案选择1.1 方案一编程实现m 序列：MA TLAB编程非常简单，无需进行变量声明，可以很方便的实现m序列。
1.2方案二图1.1 Simulink 实现m 序列Simulink 实现m 序列(如图1.1所示) 。
Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。
在该环境中，无需大量书写程序，而只需要通过简单直观的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。
Simulink具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、贴近实际、效率高、灵活等优点，并基于以上优点Simulink已被广泛应用于控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。
通过比较方案一和方案二，发现方案一的优点具有通用性，其中mserises.m相当于一个通项，根据具体的本原多项式调用它即可，而方案二利用MATLAB的simulink直接搭建模块，在移位寄存器较少时利用此方法极为简单，可是当移位寄存器的数量增多时，要搭建那么多的模块就显得很繁琐，缺乏通用性。
2.Simulink工具介绍2.1 Simulink简介Simulink是MATLAB软件最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。
在该环境中，无需大量书写程序，而只需要通过简单直观的鼠标操作，就可以构造出复杂的系统。
Simulink具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、贴近实际、效率高、灵活等优点，并基于以上优点Simulink已被广泛应用与控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。
同时有大量的第三方软件和硬件可应用于或被要求应用于Simulink。
基于 Matlab 实现小波阈值去噪的图像处理方法
基于 Matlab 实现小波阈值去噪的图像处理方法张天祥;黄小欣【摘要】概述了小波阈值去噪的基本原理，对基于 Matlab 的小波去噪函数进行了简介，并就其中的主要工作进行了详细阐述。
此外结合理论分析，进行了基于Matlab 的小波阈值去噪处理仿真实验。
为实际的图像处理过程中，小波阈值去噪方法的选择和改进提供了数据参考和依据。
%This paper summarizes the basic principles of the wavelet threshold denoising,introduces Matlab⁃based wavelet denoising function,and elaborates main tasks of wavelet threshold denoising. In addition,combined with theoretical analysis, Matlab⁃based wavelet threshold denoising processing is simulated. The paper serves as a data reference and basis for the selec⁃tion and improvement of wavelet threshold denoising method in actual image processing.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2013(000)005【总页数】3页(P103-105)【关键词】小波变换;图像去噪;阈值;Matlab【作者】张天祥;黄小欣【作者单位】河南省民政学校，河南郑州 450002;河南省民政学校，河南郑州450002【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34在产生和传输过程中数字图像会被各种噪声干扰和影响，如电子器件干扰、传感器振荡、高磁场干扰等，导致数字图像在经转换后质量有所下降，对图像的后续处理，如分割、压缩和图像理解等将造成不利的影响[1]。
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。
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目录1 引言 (3)1.1研究课题的意义 (3)1.2 噪声产生器的研究现状 (4)1.3 选题的研究内容 (4)1.4 MATLAB 仿真软件介绍 (5)2 基本原理 (6)2.1 高斯白噪声和带限白噪声 (6)2.2 m序列 (7)3 系统设计 (9)3.1 模型建立及主要模块设计 (9)3.2 主要模块设计 (10)3.3仿真结果及分析 (15)3.4不同噪声产生器波形比较 (17)4 遇到问题及解决办法 (18)5 结束语 (20)参考文献 (21)噪声产生器的MATLAB实现及性能分析——噪声带宽为1.5MHz摘要在分析通信系统的抗噪声性能时,常用高斯白噪声作为通信信道中的噪声模型，由它给出具有所要求的统计特性，并且可以随意控制其强度，以便得到不同信噪比条件下的系统性能。
因为在通信系统中常见的热噪声近似为白噪声，且热噪声的取值恰好服从高斯分布。
实际信道或滤波器的带宽存在一定限制，白噪声通过后，其结果为带限噪声，若其谱密度在通带范围内仍具有白色特性，则称其为带限白噪声。
本课程设计的目的主要是仿真噪声产生器。
利用Matlab中Simulink模块的m序列模拟高斯白噪声，调制频率搬移到10MHz后，送入一带宽为1.5MHz的带通滤波器，得到带宽为1.5MHz的带限白噪声，示波器上观察该噪声波形，并观察其频谱，与同组同学比较各种不同带宽噪声的波形和性能。
通过仿真结果表明，通过Simulink中m序列产生的伪随机序列有很好的噪声特性。
关键词噪声产生器；带限白噪声；matlab/Simulink；m序列1 引言噪声并不如我们平日所认为的那样是无用的有害的，比如白噪声并非“噪音”, 这是一个良好的信号频率，就像听到一个温柔的声音,类似风吹过通过树木、瀑布、广播或静态海洋草地。
白噪声可构成整个光谱频率,人类的耳朵可以听到。
生活中到处充满了声音和噪声干扰,如轿车鸣喇叭、狗叫声、邻居吵架、警报器报警声等。
带限白噪声是一种通频带噪声信号，是一种在现实通信系统中普遍存在的噪声信号。
为了对通信系统的性能进行准确的测试和分析，技术人员需要一种能够在实验室条件下模拟真实通信环境的装置。
噪声发生器正是应此而生，而噪声发生器在国外早有商品问世，本文拟介绍用matlab的m序列模拟带限白噪声发生器。
1.1研究课题的意义随着社会的不断进步,科技的不断发展,人们对通信的需求日益增强,对通信质量的要求也越来越高。
人们理想的目标是任何时候、任何地方、与任何人都能传输任何信息。
信息在信道中传输的特性是研究任何通信系统首先要遇到的问题，传输特性如何直接关系到通信系统的设计与规划，因此，我们事先需建立通信系统仿真模型研究系统首先要解决的问题。
通信系统仿真模型可以通过改变系统信道参数来模拟多种典型通信环境。
这样就可以随时进行多次重复试验，进而了解一种通信设备或通信手段的优缺点。
利用通信系统模拟器测试通信设备，可以缩短开发周期，降低开发费用，有利于新体制、新技术的产生。
在信道中噪声是永远存在的，它不会随着信号的消失而消失。
在通信系统模拟仿真时，通常人为地加入噪声，以检测系统的性能。
所以设计一个噪声产生器对于通信系统的研究十分重要。
在不同信道条件下的性能，或在同一信道条件下，比较不同通信设备或通信手段的优缺点测量通信系统的性能时，常常要使用噪声产生器，由它给出具有所要求的统计特性和频率特性的噪声。
使用噪声二极管这类噪声源做成的噪声产生器,在测量数字通信系统的性能时不很适用。
因为它在一段观察时间内产生的噪声的统计特性，不一定和同样长的另一段观察时间内的统计特性相同。
在一段较长的观察时间中，它的统计特性可能是服从高斯分布的，但在较短的一段观察时间中，其统计特性一般是不知道的。
结果测量到的误码率常常很难重复得到。
m序列产生的高斯白噪声则能克服噪声二极管的不足。
在课题研究的时候，不仅可以让我们对通信系统的新的理解，对本专业有更深的认识，更加熟练地掌握matlab的运用，还能培养我们的独立思考能力，动手操作能力，开拓思维。
1.2 噪声产生器的研究现状目前国内外市场上，高斯噪声产生器的种类十分繁多，其性能十分强大，基本都是FPGA或DSP作为核心器件。
例如UFX7000系列高斯白噪声发生器，它是一款可编程多用途噪声发生器，频率覆盖高达40GHz，能输出高质量的白噪声信号，而且能显示状态数据于LCD显示屏，可选配有较准噪声带宽的内置滤波器，前面面板或GPIB远程控制均可。
又如NC6000/8000系列加性高斯白噪声，其频率覆盖范围广，在10Hz-18GHz 之间，通过衰减器调变可改变白噪声频率输出，最重要的价格便宜性价比高。
这些高斯噪声发生器均可应用于通信系统仿真中，从而通信设备进行测试，避免在实际通信系统中进行现场测试带来的麻烦。
而在Matlab的Simulink模块中也有高斯噪声产生器，可以用于通信系统的模拟仿真。
1.3 选题的研究内容高斯白噪声对于通信系统的性能测试十分重要。
本文主要是仿真噪声产生器。
利用m序列模拟高斯白噪声，调制频率搬移到10MHz后，送入一带宽为1.5MHz的带通滤波器，得到带宽为 1.5MHz的带限白噪声，示波器上观察该噪声波形，并观察其频谱，并比较各种不同噪声产生器的到的不同带宽的噪声的波形。
本文主要围绕噪声产生器的建立与仿真展开研究，主要研究以下几个方面：1)分析m序列的特点及其与高斯白噪声的联系，如何利用m序列得到带限白噪声，中间需要经过什么转换；2)在Simulink平台上建造噪声产生器模型并仿真；3)分析仿真结果并与同组同学进行比较，总结结论。
1.4 MATLAB 仿真软件介绍MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称。
除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB和Mathematical、Maple并称为三大数学软件。
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。
MATLAB的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。
附加的工具箱扩展了MATLAB环境，可以解决这些应用领域内特定类型的问题。
MATLAB被称为第四代计算机语言，利用其丰富的函数资源，使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。
MATLAB的最突出的特点就是简洁。
MATLAB用更直观的、符合人们思维习惯的代码，代替了C和FORTRAN语言的冗长代码。
MATLAB给用户带来的是最直观、最简洁的程序开发环境。
SIMULINK是MATLAB软件下的一个附加组件，是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的MATLAB软件包。
支持连续、离散以及两者混合的线性和非线性系统，同时它也支持具有不同部分拥有不同采样率的多种采样速率的仿真系统。
提供了丰富的仿真模块。
其主要功能是实现动态系统建模、方针与分析，可以预先对系统进行仿真分析，按仿真的最佳效果来调试及整定控制系统的参数。
SIMULINK仿真与分析的主要步骤按先后顺序为：从模块库中选择所需要的基本功能模块，建立结构图模型，设置仿真参数，进行动态仿真并观看输出结果，针对输出结果进行分析和比较。
SIMULINK模块库提供了丰富的描述系统特性的典型环节，有信号源模块库(Source)，接收模块库（Sinks），连续系统模块库（Continuous），离散系统模块库（Discrete），非连续系统模块库（Signal Routing），信号属性模块库（Signal Attributes），数学运算模块库（Math Operations），逻辑和位操作库（Logic and Bit Operations）等等，此外还有一些特定学科仿真的工具箱。
2 基本原理2.1 高斯白噪声和带限白噪声所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态分布函数，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。
高斯白噪声通常是指一个均值为零、功率谱密度为非零常数的平稳随机过程。
它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。
高斯白噪声一维概率密度函数见公式（2.1）222()xf xσ=（2.1）功率谱密度函数见公式（2.2）()()2nnP f f=-∞<<+∞(W/Hz) (2.2)自相关函数见公式（2.3）1R()()2nτδτ=(2.3)其中()nP f是R()τ的傅里叶变换。
带限白噪声分为低通白噪声和带通白噪声，如果高斯白噪声通过理想矩形的带通滤波器后，得到的是带通白噪声，用n(t)表示。
设理想带通滤波器的差传输特性为1||H=22c cf f fB B⎧-≤≤+⎪⎨⎪⎩其他（2.4）则其输出噪声的功率谱密度为0||()222c cnn B Bf f fp f⎧-≤≤+⎪=⎨⎪⎩其他（2.5）2.2 m 序列m 序列是最长线性反馈移位寄存器序列的简称，它是由带线性反馈的移位寄存器产生的周期最长的序列。
一般来说，一个m 序列可能产生的最长周期等于(2n -1)。
其一般原理方框图如图3-1所示，图中各级移存器的状态用a i 表示，a i =0或1，i=0，1，2，…，n-1。
反馈线的连接状态用c i 表示，c i =1表示此线接通(参加反馈)；c i =0表示此线断开。
图2-1线性反馈移位寄存器原理方框图m 序列的特征多项式为2012()nn f x c c x c x c x =++++ (2.6)m 序列拥有很好的伪随机性，具体为：l)良好的均衡性。
在每一个周期12-=n p 内，“l ”和“0”出现的次数基本相等，准确地说“1”的个数比“0”的个数多一个。
2)满足游程特性。
长度为k 的游程所占的比例=2k -,1(1)k n ≤≤- (2.7)3)移位相加特性。
一个m 序列M p 与其经过任意次延迟移位产生的另一个不同序列M r 模二相加，得到的仍是M p 的某次延迟移位序列M s ，即p r s M M M ⊕=（2.8） 4)具有类似白噪声的自相关函数—双值自相关函数，即归一化自相关函数为：10()11,2,,1j j j m m ρ=⎧⎪=⎨-=-⎪⎩ (2.9)若把m 序列当作周期性连续函数求其自相关函数000011||0||()1T m iT iT T m R mτττ+⎧--≤-≤⎪⎪=⎨⎪-⎪⎩其他 (2.10) 其归一化后的自相关函数如图2-2所示。
图2-2 m 序列的自相关函5)伪噪声特性。
由于m 序列的均衡性、游程分布和自相关特性与随机序列的基本特性质极为相似，所以通常将m 序列称为伪噪声（PN ）序列。