matlab生成随机噪声矩阵,转 matlab生成白噪声

如何用matlab 产生 均值为0，方差为5的高斯噪声

2011-07-15 19:36

y=randn(1,2500);

y=y/std(y);

y=y-mean(y);

a=0;

b=sqrt(5);

y=a+b*y;

就得到了 N ( 0, 5 ) 的高斯分布序列。

R = normrnd(MU,SIGMA,m,n)

其中MU为均值，SIGMA为标准方差，m、n为矩阵大小；

提问：(randn与normrnd(0,1))有区别没？

高斯噪声与高斯白噪声的区别是什么？ sg

相关知识在统计里,我们把所要考察对象的全体叫做总体，其中每一个考察对象叫做个体,从整体中所抽取的一部分个体叫做总体的一个样本。

在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的众数。

将一组数据按大小依次排列,把处在最中间位置的一个数据(或最中间两个数据的平均数)叫做这组数据的平均数。

所谓“中位数”，就是把一组数据由低到高重新排列，用去掉两端逐步接近正中心的办法可以找出处在正中间位置的那个值，即中位数。

方差是一组数据中的每一个数与这组数据的平均数的差的平方的和再除以数据的个数。 即：[∑(Xn-X)^2]/n,(X表示这组数据的平均数。) 而标准方差就是方差的平方根。 因此，方差越大，标准方差也越大。

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

此外。生成服从指数分布的随机矩阵：

exprnd(a,m,n,l)%表示生成l个服从参数为a的m*n的矩阵。

exprnd(0.1,4,5,2)

ans(:,:,1) =

0.0250

0.1873  0.0782  0.0450  0.1241

0.0859

0.1269  0.0133  0.0043  0.0398

0.2399

0.0821  0.0658  0.1424  0.0364

0.1322

0.0640  0.0058  0.0391  0.2688

ans(:,:,2) =

0.1367

0.1066  0.0507  0.0771  0.1132

0.1496

0.0248  0.0950  0.0857  0.0242

0.0404

0.0393  0.0088  0.0775  0.0752

0.0169

0.5003  0.6767  0.0261  0.3331