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  • 本文主要介绍matlab中的Communication System Toolbox来实现QPSK调制、解调及加入高斯白噪声信道等函数的使用过程,并设置不同的信噪进行仿真与理论值进行比较。首先设置相关仿真常数如下:FRM=2048; % 一帧的比特数...

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    本文主要介绍matlab中的Communication System Toolbox来实现QPSK调制、解调及加入高斯白噪声信道等函数的使用过程,并设置不同的信噪进行仿真与理论值进行比较。

    首先设置相关仿真常数如下:

    FRM=2048; % 一帧的比特数
    MaxNumErrs=200; % 仿真最大误比特数,仿真循环停止条件
    MaxNumBits=1e7; % 仿真最大比特数,仿真循环停止条件
    EbNo_vector=0:10; % 仿真变量为比特能量与噪声能量谱密度的比值
    BER_vector = zeros(size(EbNo_vector)); % 误比特率向量

    在此需要说明的是,使用比特信噪比EbNo作为仿真变量是由于EbN可以更直观的反应系统的性能,更适合数字通信中衡量系统性能的指标,而SNR是信号功率与噪声功率之比,更适合于模拟通信系统。简单来说,对于数字通信系统,当EbNo一定值时,误比特率需要低于多少说明系统设计满足要求,且容易与理论值进行比较。

    调用Communication System Toolbox中的QPSK调制、解调、高斯白噪声信道模块及统计误码率模块:

    Modulator = comm.QPSKModulator('BitInput',true); % QPSK调制模块
    AWGN = comm.AWGNChannel; % 高斯白噪声模块
    DeModulator = comm.QPSKDemodulator('BitOutput',true); % QPSK解调模块
    BitError = comm.ErrorRate; %误码率统计模块

    仿真主循环:

    for EbNo=EbNo_vector
        snr = EbNo+10*log10(2); %将调制前的EbNo转换为调制后的EbNo
        AWGN.EbNo=snr; % 设置高斯白噪声模块的EbNo值
        numErrs=0; numBits=0; results=zeros(3,1); % 相关统计参数初始化
        while ((numErrs<MaxNumErrs) && (numBits<MaxNumBits)) %循环退出条件
            u = randi([0 1], FRM, 1); % 随机产生一帧原始信号比特流
            mod_sig = Modulator(u);   % qpsk调制
            rx_sig = AWGN(mod_sig);   % 经过高斯白噪声信道 
            y = DeModulator(rx_sig);  % qpsk解调
            results = BitError(u, y );% 统计误比特率
            numErrs = results(2); % 总误比特数
            numBits = results(3); % 总比特数
        end
        ber=results(1);  % 误比特率
        bits=results(3); % 总比特数
        reset(BitError); % 重置BitError模块
        BER_vector(EbNo+1)=ber; 
    end

    在此需要特别注意的是将原始比特流转换为qpsk码时,是将2bit二进制数转换为一个qpsk码,即k=2,此时转换后的EbNo与转换前存在以下关系:

    equation?tex=EbNo_%7Bqpsk%7D%3DEbNo_%7Bbit%7D%2B10%5Ctimes+log_%7B10%7D%28k%29%5C%5C

    该公式也比较好理解,就是将2个bit的数据转化为一个qpsk符号时,EbNo之间的关系转化。

    若不使用上述写法,也可以讲comm.AWGN中的'BitPerSymbol'设置为k,这种写法更为简单,经过测试,得到的结果相同:

    AWGN = comm.AWGNChannel('BitsPerSymbol',2);
    for EbNo=EbNo_vector
        AWGN.EbNo=EbNo;
        AWGN.EbNo=snr; % 设置高斯白噪声模块的EbNo值
        numErrs=0; numBits=0; results=zeros(3,1); % 相关统计参数初始化
        while ((numErrs<MaxNumErrs) && (numBits<MaxNumBits)) %循环退出条件
            u = randi([0 1], FRM, 1); % 随机产生一帧原始信号比特流
            mod_sig = Modulator(u);   % qpsk调制
            rx_sig = AWGN(mod_sig);   % 经过高斯白噪声信道 
            y = DeModulator(rx_sig);  % qpsk解调
            results = BitError(u, y );% 统计误比特率
            numErrs = results(2); % 总误比特数
            numBits = results(3); % 总比特数
        end
        ber=results(1);  % 误比特率
        bits=results(3); % 总比特数
        reset(BitError); % 重置BitError模块
        BER_vector(EbNo+1)=ber; 
    end

    在通过调制后EbNo一定要注意与原始EbNo之间的转化,不然得到的误比特率曲线和理论值不同。

    comm.BitError的返回值为一个向量,其中第一维为误比特率,第二维为误无比特数,第三维为传输总比特数。

    QPSK的理论误比特率值如下:

    equation?tex=BER%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7Derfc%28%5Csqrt%7B%5Cfrac%7BE_b%7D%7BN_0%7D%7D%29%5C%5C

    其中erfc为误差函数,其定义如下:

    equation?tex=erfc%3D%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Csqrt%7B%5Cpi%7D%7D%5Cint_0%5E%7B%5Cbeta%7De%5E%7B-y%5E2%7Ddy%5C%5C

    最后绘制图像即可:

    EbNoLin = 10.^(EbNo_vector/10); %db --> 值
    theoretical_results = 0.5*erfc(sqrt(EbNoLin)); %qpsk误码率理论值
    semilogy(EbNo_vector, BER_vector) 
    grid;title('BER vs. EbNo - QPSK modulation');
    xlabel('Eb/No (dB)');ylabel('BER');hold;
    semilogy(EbNo_vector,theoretical_results,'dr');hold;
    legend('Simulation','Theoretical');

    完整代码如下:

    FRM=2048; % 一帧的比特数
    MaxNumErrs=200; % 仿真最大误比特数,仿真循环停止条件
    MaxNumBits=1e7; % 仿真最大比特数,仿真循环停止条件
    EbNo_vector=0:10; % 仿真变量为比特能量与噪声能量谱密度的比值
    BER_vector = zeros(size(EbNo_vector)); % 误比特率向量
    
    Modulator = comm.QPSKModulator('BitInput',true); % QPSK调制模块
    AWGN = comm.AWGNChannel; % 高斯白噪声模块
    DeModulator = comm.QPSKDemodulator('BitOutput',true); % QPSK解调模块
    BitError = comm.ErrorRate; %误码率统计模块
    
    for EbNo=EbNo_vector
        snr = EbNo+10*log10(2); %将调制前的EbNo转换为调制后的EbNo
        AWGN.EbNo=snr; % 设置高斯白噪声模块的EbNo值
        numErrs=0; numBits=0; results=zeros(3,1); % 相关统计参数初始化
        while ((numErrs<MaxNumErrs) && (numBits<MaxNumBits)) %循环退出条件
            u = randi([0 1], FRM, 1); % 随机产生一帧原始信号比特流
            mod_sig = Modulator(u);   % qpsk调制
            rx_sig = AWGN(mod_sig);   % 经过高斯白噪声信道 
            y = DeModulator(rx_sig);  % qpsk解调
            results = BitError(u, y );% 统计误比特率
            numErrs = results(2); % 总误比特数
            numBits = results(3); % 总比特数
        end
        ber=results(1);  % 误比特率
        bits=results(3); % 总比特数
        reset(BitError); % 重置BitError模块
        BER_vector(EbNo+1)=ber; 
    end
    
    EbNoLin = 10.^(EbNo_vector/10); %db --> 值
    theoretical_results = 0.5*erfc(sqrt(EbNoLin)); %qpsk误码率理论值
    semilogy(EbNo_vector, BER_vector) 
    grid;title('BER vs. EbNo - QPSK modulation');
    xlabel('Eb/No (dB)');ylabel('BER');hold;
    semilogy(EbNo_vector,theoretical_results,'dr');hold;
    legend('Simulation','Theoretical');

    仿真结果如下:

    b2a20197f3ea45684b24928e350deee3.png
    高斯白噪声信道下QPSK调制的误比特率仿真与理论图

    参考文献:

    1. Understanding LTE with MATLAB
    2. https://www.mathworks.com/help/comm/ref/comm.awgnchannel-system-object.html
    3. Compute bit or symbol error rate of input data
    4. AWGN Channel - MATLAB & Simulink

    其中代码主要源自Understanding LTE with MATLAB》,本文主要对其进行注释、分析与方便自己仔细理解代码思路,学习写文章的过程,后期将放上自己学习过程中写的其他一些分析与代码!!

    欢迎大家评论、私信交流、批评与指正!!

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  •   在信号处理系统中,我们经常会听到噪声温度这个概念,而且噪声温度的量纲也是K(凯氏温度), 那噪声温度是什么意思呢?为什么会用温度来衡量噪声的大小?K和℃的换算关系:[℃]=[K]-273.15我们常说的绝对零度就是...

      在信号处理系统中,我们经常会听到噪声温度这个概念,而且噪声温度的量纲也是K(凯氏温度), 那噪声温度是什么意思呢?为什么会用温度来衡量噪声的大小?

    K和℃的换算关系:

    [] =  [K] - 273.15

    我们常说的绝对零度就是−273.15℃,即0K。

      首先,要明确的一点是:噪声温度其实就是噪声功率的一种表示方法,至于为什么要用温度来表示功率大小?直接用功率不好么?

      要解释噪声温度,就要从噪声说起。

      根据噪声产生的机理,大致可以分为五大类:热噪声(Thermal Noise),散粒噪声(Shot Noise),闪烁噪声(Flicker Noise),等离子体噪声(Plasma Noise),量子噪声(Quantum Noise)。

      热噪声是最基本的一种噪声,可以说是无处不在的。热噪声又称为Johanson或Nyquist噪声,是由电子的热运动产生的。在绝对零度(0 K)以上,就会存在自由电子的热运动。因此,现实中的所有器件,都会产生热噪声。热噪声的功率谱密度不随频率变化,称为白噪声,又因服从Gauss概率密度分布,所以又称为高斯白噪声。

      将一个电阻置于温度为T (开尔文温度)的环境中,电阻中的自由电子随机运动,动能与温度T成正比。电子的随机运动会产生小的随机电压波动,此时电阻相当于一个噪声源。随机电压的有效值为

    3cae5ea66ee66ec498bcd42f53b9ee87.png
    其中,

    h--普朗克常数,用以描述量子大小, h=6.62607015×10-34 J·s 
    k---玻尔兹曼常数,是有关于温度及能量的一个物理常数,k=1.38064852x10^-23 J/K 
    T--开尔文温度 
    B--系统带宽 
    f--系统中心频率 
    R--电阻阻值

    该公式在RF频段,可以根据Rayleigh-Jeans(瑞利-琼斯)进行近似,由于hf << kT,因此:f0dc2780dd72427c634f4006ae20d072.png

    可以看出,噪声电压有效值与频率无关,当系统带宽确定后,噪声电压有效值是个常数,功率也是一个跟频率无关的常数,因此它是一种白噪声。

    a5ef88424ee81276255e8e555b41fcff.png

      将电阻等效为一个噪声源,在其共轭匹配电路中,输出的噪声功率最大,为:

    d7fd68d4f3f2c25f14809fb994c93d5c.png

    从公式可以看出,电阻输出的最大噪声功率只与当前温度及系统带宽有关,且呈线性关系,与电阻值无关。

      电阻是一种无源器件,因此可以只考虑它的热噪声,但有源器件的噪声就相对复杂,为了分析的方便,我们把所有噪声都等效为热噪声:

    84b19d3ee45f66e1242c22c6863be94b.png

    共轭匹配时,器件输出的最大噪声功率为:

    fe0dd5d08e3e16dd16a972d656c12eee.png

    其中,Te为器件的等效噪声温度,B为器件的有效带宽。

      通过这种表示方式,有源器件的白噪声就可以用噪声温度为某个值的电阻的噪声来描述了,更方便整个系统的分析,而且一般天线的噪声功率都比较低,用噪声温度来表示数值更加直观,比如卫星对地接收天线可能是几百K的量级,换算成功率的话数值就太小了,看起来不是很直接。

      讲到这里,就得提一个关键的数字:-174dBm/Hz。什么意思呢?

    在温度为290K,即16.85℃时,此时噪声的功率谱密度为:

    37277a9cea2393f43a60696f95a90aee.png

    对该值取个db026464d4c570cb1407e5f1b8138bb7cd.png

    因此,-174dBm/Hz是噪声的功率谱密度,当带宽为1Hz时,噪声功率为-174dBm,但噪声功率并不是噪底,因此很多人说-174dBm就是噪底这种说法其实是有问题的。

    往期文章:

    • FPGA 中的有符号数乘法

      猫叔,公众号:科学计算technomaniaFPGA 中的有符号数乘法
    • 为什么推荐使用XPM?

    • FPGA资料分享

    •  RAM IP Core中 Write First Read First和No Change的区别

    •  Vivado调试小结:ILA debug中的数据也许并不可信

    • FPGA复位的正确打开方式

    • 如何使用Git进行Vivado工程的管理

    • 大家一致避免使用的锁存器为什么依然存在于FPGA中?我们对锁存器有什么误解?

    • 影响FPGA时序的进位链(Carry Chain), 你用对了么??

    • Virtex7 Microblaze下DDR3测试

    • Matlab高效编程技巧

    • 生成Verilog HDL例化模板

    • DCM/DLL/PLL/MMCM区别

    FPGA时序约束教程:

    1. FPGA时序约束理论篇之建立保持时间

    2. FPGA时序约束理论篇之时序路径与时序模型

       3. FPGA时序约束理论篇之IO约束

       4. FPGA时序约束理论篇之时钟周期约束

       5. FPGA时序约束理论篇之两种时序例外

       6. FPGA时序约束理论篇之xdc约束优先级

       7. FPGA时序约束实战篇之梳理时钟树

       8. FPGA时序约束实战篇之主时钟约束

       9. FPGA时序约束实战篇之衍生时钟约束

      10. FPGA时序约束实战篇之延迟约束

      11. FPGA时序约束实战篇之伪路径约束

      12. FPGA时序约束实战篇之多周期路径约束

      13. Vivado时序约束辅助工具

      14. FPGA时序约束之Tcl命令的对象及属性

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  • 在进行控制系统仿真和随机过程仿真中,产生各种颜色的随机数是必...matlab自带了白噪声随机数生成算法,rand和randn,虽然其都是生成白噪声,但是rand产生的是均匀分布的噪声,而randn产生的是高斯分布的白噪声。这两...

    在进行控制系统仿真和随机过程仿真中,产生各种颜色的随机数是必不可少的一步。考虑到实现的方便,这里使用matlab来进行仿真。通常的做法是先利用计算机自带的高斯白噪声生成函数生成白噪声,然后再利用算法产生所需要颜色的噪声,下面逐步进行介绍。

    matlab自带了白噪声随机数生成算法,rand和randn,虽然其都是生成白噪声,但是rand产生的是均匀分布的噪声,而randn产生的是高斯分布的白噪声。这两种方法产生的功率谱密度如下图所示,可以看到这两种方法生成的都是白噪声,仅是功率谱的幅值稍有不同。

    c24c8a80095405ddf217b4d757d7288d.png

    使用直方图能更直观的观察到其差异:

    a022e375fb7665fb6a370d67e9a3b88c.png

    fd24f431017ab1643e2153a8a0a070b8.png

    在时钟产生的相位噪声里,噪声通常可以分为以下五种:

    a40e0af26118c3f2974b4d63da5c84fb.png

    因此,我们需要对着五种噪声进行建模。

    我们可以利用滤波器的概念来产生这些噪声。在数字信号中,我们知道,如果一个信号是白噪声,功率谱为S(f) = b0,即其功率谱密度与傅里叶频率无关,那么当这个信号通过一个1/f滚降的低通滤波器时,其输出将为So(f)=b0/f,即闪烁相位噪声。

    matlab代码如下

    N = 1e4;

    x = rand(N,1);

    xf = x;

    for ind = 2:N

    xf(ind) = xf(ind-1)+x(ind);

    end

    xf的功率谱密度如下图所示,其功率谱密度以滚降,

    2b68cd4b64daa207177a545512c7ff7c.png

    同理,利用差分的方法,也可以得到功率谱密度正比于傅里叶频率的随机信号。

    展开全文
  • matlab高斯白噪声的生成

    千次阅读 2019-11-27 14:14:54
    matlab高斯白噪声的生成 关于郭尚来《随机控制》的高斯白噪声生成
    matlab高斯白噪声的生成
    

    关于郭尚来《随机控制》的高斯白噪声生成

    步骤1:生成标准均匀分布伪随机数
    (1)给定基数R,对十进制数,取R=10。
    (2)给定伪随机数的有效字长N,选择模m

    (3)确定常数乘子IX

    式中:IR在3,11,13,19,21,27,29,37,53,59,61,67,69,77,83和91等数中选择;IT可选定为任意正整数。配合选择IR和IT,使IX接近 (对R=10)。
    (4)任意给定初值NR,其值不能为R的因数整除,对 ,递推计算数列

    (5)把 置于小数点之后,就得到一组标准均匀分布的伪随机数。
    (6)伪随机数 满足

    时,使上式成立的最小整数p称为周期。对 ,一般有

    程序编程中给定 ,求标准均匀分布伪随机数序列,其周期 。
    步骤2:生成高斯白噪声
    1.方法1
    设 和 是两个在区间 上互相独立的均匀分布的随机序列,利用上述步骤1所述方法,构造

    已知n为序列数,则 和 是互相独立的高斯分布 的随机序列。
    2.方法2
    设 是互相独立的同为标准均匀分布的随机序列,其均值 ,方差 。根据中心极限定理,有

    当N较大时,其分布近似于高斯分布 。一般选取 ,得到

    考虑 和 同为标准均匀分布,可改写为

    当X为标准均匀分布的随机序列时,从中抽取N个随机子样 ,则它们时互相独立的标准均匀分布的随机序列。
    程序代码:

    clear all;
    R=10;
    N=4;
    IR=91;
    IT=0;
    NR=1973;
    m=R^N;
    p=m/20;
    A=zeros(p,1);
    IX=200IT+IR;
    for i=1:p
    NR=mod(IX
    NR,m);
    A(i)=NR/m;
    end

    %方法一
    B=rand(p,1);
    y1=zeros(p,1);
    y1=zeros(p,1);
    for i=1:p
    y1(i)=sqrt(-2log(A(i)))cos(2piB(i));
    y2(i)=sqrt(-2log(A(i)))sin(2piB(i));
    end
    figure(1);
    subplot(211);
    plot(1:1:500,y1);
    xlabel(‘n’);
    ylabel(‘y1’);
    subplot(212);
    plot(1:1:500,y2);
    xlabel(‘n’);

    %方法二
    y=zeros(p,1);
    for i=1:p;
    Y=zeros(12,1);
    for n=1:12
    Y(n)=ceil(rand(1,1)*p);
    end
    for c=1:6
    y(i)=y(i)+A(Y©)-A(Y(c+6));
    end
    end

    E1=mean(A);
    Var1=var(A);
    E2=mean(y1);
    Var2=var(y1);
    E3=mean(y2);
    Var3=var(y2);
    E4=mean(y);
    Var4=var(y);
    figure(2);
    plot(1:1:500,y);
    xlabel(‘n’);
    ylabel(‘y’);
    figure(3);
    subplot(311);
    [f1,x1]=ksdensity(y1);
    plot(x1,f1);
    subplot(312);
    [f2,x2]=ksdensity(y2);
    plot(x2,f2);
    subplot(313);
    [f3,x3]=ksdensity(y);
    plot(x3,f3);

    方法一在这里插入图片描述
    方法二在这里插入图片描述
    方法1高斯白噪声、方法2高斯白噪声概率密度函数:在这里插入图片描述

    标准均匀分布伪随机数序列的均值(E1)为0.4998,方差(Var1)为0.0835;方法1中生成的高斯分布 的随机序列 的均值(E2)为0.0307,方差(Var2)为0.9942;方法1中生成的高斯分布 的随机序列 的均值(E3)为-0.0407,方差(Var3)为1.0079;方法2中生成的高斯分布 的随机序列 的均值(E4)为-0.0574,方差(Var4)为1.0145。
    生成的三种高斯白噪声的均值与方差均近似于理论值,即均值为0,方差为1,且概率密度函数的分布近似于高斯分布 ,程序方法具有有效性。

    展开全文
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    所有频率具有相同能量密度的随机噪声称为白噪声。 2、均匀白噪声、高斯白噪声、瑞利白噪声 ①均匀白噪声是幅度统计规律服从均匀分布而功率谱为常数的噪声 ②高斯白噪声是幅度统计规律服从高斯分布而功率谱为常数...
  • C是信道容量,单位为比特/秒 (bit/s)B是信号带宽,单位为HzS是在该带宽上接收的平均功率,单位为瓦N是该带宽上的噪声的平均功率,单位为瓦要想以可重复的方式仿真真实的信道条件,您必须将随机噪声...
  •  %产生等长度的随机噪声信号(这里的噪声的大小取决于随机函数的幅度倍数) y_z=y+noise; %将两个信号叠加成一个新的信号——加噪声处理 %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...
  • matlab产生高斯白噪声

    2021-02-06 17:57:32
    (2) randn:产生均值为0、方差为1的高斯白噪声。 (3) randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列。 (4) normrnd(a,b,c,d):产生均值为a、方差为b大小为cXd的 随机矩阵。 rand:返回一个在区间 (0,1) 内均匀...
  • 已调信号通过多种信道(包括高斯白噪声信道、瑞利信道、莱斯信道),在接收端进行解调。恢复原始基份数据; 2)要求画出上述过程中每一点的波形: 3)画出信噪比-误码率曲线和星座图; 4)将理论计算和仿真统计的结果...
  • 高斯白噪声:1)这个噪声它是一个随机信号。2)“白”是指其功率谱的常数,这样他的自相关函数是狄拉克函数(冲激函数),由于它的自相关函数是冲激函数,这说明信号只与它自己相关,它的时延信号就相关,也可以形象地说...
  • matlab 中产生高斯白噪声

    万次阅读 2017-10-24 10:37:47
    (2) randn:产生均值为0、方差为1的高斯白噪声 (3) randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列 (4) normrnd(a,b,c,d):产生均值为a、方差为b大小为cXd的随机矩阵 rand rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵...
  • Matlab学习手记】添加随机噪声

    万次阅读 多人点赞 2018-08-09 10:17:49
    白噪声是一种功率谱密度为常数的随机信号或随机过程,是功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声;相对的,其它不具有这一性质的噪声信号(功率谱密度不均匀分布)被称为有色噪声。 一个噪声过程所具有的频谱宽度远...
  • 什么东西看题目就知道,我自己做的,所有分要的有点高!!
  • 本文主要使用MATLAB产生一均匀分布的白噪声信号u(n),画出其波形,并画出其直方图,检验其分布情况。 rand函数默认产生的是均值为0.5,幅度在0~1之间均有分布的伪随机数。 代码如下: %产生一均匀分布的白噪声...
  • 摘 要 CDMA(Code Division Multiple Access)是在扩频通信的基础上发展起来的所谓扩频是将原信号频谱扩展到宽带中进行传输的一种技术它主要利用相互正交(或尽可能正交)的不同随机码区分用户实现多用户同时使用同一...
  • 积分白噪声MATLAB

    2017-12-02 10:08:08
    用于车辆平顺性仿真研究的路面随机激励时域模型,单轮模型应用
  • 定义:白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。即其功率谱密度:(为常数),白噪声的自相关函数:因为,所以其自相关函数为: (2.8-1)由式(2.8-1)可知,白噪声的自相关函数仅在时才不为零;而对于其他任意的,它...
  • 立法白噪声 什么是时间序列 时间序列的分析流程和方法 借鉴这两篇文章的思路,我写了个立法白噪声检验的直接使用的程序,用于遇到问题时直接跑程序 代码 main文件即可 % 立法数白噪声检验,渡边笔记 % 如果易知原始...
  • MATLAB环境下的正弦信号及高斯白噪声仿真程序说明 一信号的产生及时域观察 1设定正选信号的频率为 10HZ抽样频率为 100HZ 2设定 N(0, 0.25)xx 白噪声及噪声功率为 0.25W 3最后将噪声叠加到正弦信号上观察其三者时域...
  • Matlab中随机数与高斯白噪声

    万次阅读 2017-07-04 22:15:25
    设某个随机变量x均值为mu,方差为var^2,若要产生同样分布的随机变量y,但使新的随机变量参数改变,均值为mu_1,方差为var_1^2,可以用如下公式进行变换:y=var_1/var*(x-mu)+mu_1,其中x为随机变量,其余为常数(原...
  • (3)功率谱密度仿真方法 自相关...检测淹没在随机噪声干扰中的信号随机信号的自功率谱等于它的自相关函数 的傅里叶变换因此通过自相关估计可求得信号的功率谱利用计算机计算 自相关估值有两种方法一种是直接方法先计算
  •  高斯白噪声:1)这个噪声它是一个随机信号。2)“白”是指其功率谱的常数,这样他的自相关函数是狄拉克函数(冲激函数),由于它的自相关函数是冲激函数,这说明信号只与它自己相关,它的时延信号就相关,也可以...
  • 1、白噪声白噪声是功率谱密度为常数的随机过程或者或者随机信号,信号在各个频段上的功率是一样的。【白噪声的时域信号中任意两个不同时刻是不相关的,白噪声的自相关函数为冲击函数,白噪声的功率谱密度为常数。...
  • 复高斯白噪声的产生 z=a+biz=a+biz=a+bi 其中,iii表示虚数单位,aaa和bbb表示方差相同零均值高斯分布随机变量,有: a∼N(0,σ2)a\sim\mathcal{N}(0,\sigma^2)a∼N(0,σ2) b∼N(0,σ2)b\sim\mathcal{N}(0,\sigma^2)b...
  • 本章是系统辨识基础, 包括辨识的理论基础和古典辨识法两部分内容。... 因此, 分别讨论并剖析用matlab语言开发的产生随机序列、 白噪声和 序列的三种程序。 在古典辨识法中, 介绍相关分析法辨识和相关函数的概念...

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