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  • Matlab 产生白噪声和有色噪声序列

    万次阅读 2015-05-01 08:56:53
    一、白噪声和有色噪声定义 1.白噪声(white noise) 系统辨识中所用到的数据通常都是含有噪声的。从工程实际出发,这种噪声往往可以视为具有有理谱密度的平稳随机过程。白噪声是一种最简单的随机过程,是有一...

    原文地址 http://blog.sina.com.cn/s/blog_84024a4a01016fmb.html

    一、白噪声和有色噪声定义

    1.白噪声(white noise)

    系统辨识中所用到的数据通常都是含有噪声的。从工程实际出发,这种噪声往往可以视为具有有理谱密度的平稳随机过程。白噪声是一种最简单的随机过程,是有一系列不相关的随机变量组成的理想化随机过程。其自相关函数为dirac函数。

    2.有色噪声(colored noise)

    理想的白噪声只是一种理论上的抽象,在物理上是很难实现的,现实中并不存在这样的噪声。因而,工程实际中测量数据所包含的噪声往往是有色造势。所谓有色噪声(或相关噪声)是指序列中没一时刻的噪声相关。有色噪声可以看成是由白噪声序列驱动的线性环节的输出。

    二、白噪声与有色噪声区别

    (1)其实由定义可以看出,白噪声不同时刻是不相关的,自相关函数为脉冲函数;有色噪声则是相关的。

    (2)实际测试可以通过测试功率谱来区别,白噪声的功率谱在各频率的值都比较平均,有色噪声则会有较为明显的峰值。

    三、具体实例

    1.产生有色噪声e(k) = x(k) + 0.5*x(k-1)。其中,x(k)为方差为1的白噪声

    clear all; close all;
    clc
    L=500;  %仿真长度
    c = [1 -0.5];
    nc = length(c) - 1;
    xik=zeros(nc,1);  %白噪声初值
    xi=randn(L,1);  %产生均值为0,方差为1的高斯白噪声序列

    for k=1:L
        e(k)=c*[xi(k);xik];  %产生有色噪声
        %数据更新
        for i=nc:-1:2
            xik(i)=xik(i-1);
        end
        xik(1)=xi(k);
    end

    subplot(2,1,1);
    plot(xi);
    xlabel('k');ylabel('噪声幅值');title('白噪声序列');
    subplot(2,1,2);
    plot(e);
    xlabel('k');ylabel('噪声幅值');title('有色噪声序列');

    %测试功率谱

    [y1,f1] = Spectrum_Calc(xi',512);
    p1 = 1/L * y1.*conj(y1);

    figure(2)
    subplot(211)
    plot(f1,p1)

    [y2,f2] = Spectrum_Calc(e,512);
    p2 = 1/L * y2.*conj(y2);
    subplot(212)
    plot(f2,p2)

     

    运行结果:

    image

    image

    2:

     

    image

    clear all; close all;
    L=500;  %仿真长度
    d=[1 -1.5 0.7 0.1]; c=[1 0.5 0.2];  % 分子分母多项式系数
    nd=length(d)-1 ;nc=length(c)-1;   %阶次
    xik=zeros(nc,1);  %白噪声初值
    ek=zeros(nd,1);
    xi=randn(L,1);  %产生均值为0,方差为1的高斯白噪声序列

    for k=1:L
        e(k)=-d(2:nd+1)*ek+c*[xi(k);xik];  %产生有色噪声
        %数据更新
        for i=nd:-1:2
            ek(i)=ek(i-1);
        end
        ek(1)=e(k);
        for i=nc:-1:2
            xik(i)=xik(i-1);
        end
        xik(1)=xi(k);
    end
    subplot(2,1,1);
    plot(xi);
    xlabel('k');ylabel('噪声幅值');title('白噪声序列');
    subplot(2,1,2);
    plot(e);
    xlabel('k');ylabel('噪声幅值');title('有色噪声序列');

    %测试功率谱

    [y1,f1] = Spectrum_Calc(xi',512);
    p1 = 1/L * y1.*conj(y1);

    figure(2)
    subplot(211)
    plot(f1,p1)

    [y2,f2] = Spectrum_Calc(e,512);
    p2 = 1/L * y2.*conj(y2);
    subplot(212)
    plot(f2,p2)

    image

    image

    这个功率谱比例1效果要好很多。

    四、程序及结果说明:

    1.Spectrum_Calc函数为快速傅里叶变换函数,具体见博文

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_84024a4a01015rez.html

    2.例2中提供了一个线性系统,将系统转换为差分方程形式可能更有助于程序的理解。系统的等价差分方程为:

    e(k) – 1.5e(k-1) + 0.7e(k-2) + 0.1e(k-3) = xi(k) + 0.5xi(k-1) + 0.2xi(k-2)


    展开全文
  • MATLAB编程实现产生白噪声与有色噪声序列,代码可读性高,注释到位
  • 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...

    函数介绍

    matlab里和随机数有关的函数:
    (1) rand:产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数。
    (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) 内均匀分布的随机数。

      • rand(n):生成0到1之间的n阶( n×n )随机数方阵。
      • rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵。
    • randn:返回一个从标准正态分布中得到的随机标量。

      • randn()命令是产生白噪声的,白噪声应该是0均值,方差为1的一组数。
      • 同rand函数一样,randn(n),randn(m,n)含义与上述一致。
      • randn(size(A)),返回一个和A有同样维数大小的随机数组。
    • randperm:整数的随机排列。

      • p = randperm(n) 返回行向量,其中包含从 1 到 n 没有重复元素的整数随机排列。
      • p = randperm(n,k) 返回行向量,其中包含在 1 到 n 之间随机选择的 k 个唯一整数
    • normrnd:生成服从正态分布的随机数

      • r = normrnd(mu,sigma)均值参数为 mu标准差参数为 sigma 的正态分布中生成随机数。
      • R=norrmrnd(MU,SIGMA,m):从均值参数为 mu标准差参数为 sigma 的正态分布中生成随机数,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。
      • R=normrnd(MU,SIGMA,m,n): 生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。

    注:

    • 一般来说,可以使用公式r = a + (b-a).*rand(N,1)生成区间 (a,b) 内的 N 个随机数。
    • rand是0-1的均匀分布,randn是均值为0方差为1的正态分布。
    • 理论上randn()生成的随机数分布范围为(-∞,+∞),即无穷大。Matlab中randn()是产生正态分布的随机数或矩阵的函数,它产生均值为0,方差为1,标准差为1的正态分布的随机数或矩阵的函数。

    高斯白噪声函数

    • 高斯白噪声概念解释
      • 高斯白噪声(white Gaussian noise; WGN):均匀分布于给定频带上的高斯噪声
        • 如果一个噪声,它的幅度服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。
        • 高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数,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。这是考察一个信号的两个不同方面的问题。
        • 热噪声散粒噪声高斯白噪声
    • matlab高斯白噪声函数介绍:——wgn( )、awgn( )
      • 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)欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗
        • y= **wgn(…,outputtype)**指定输出类型,OUTPUTTYPE可以是’real’或’complex’来获得复噪声信号。
        • 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。
        • linear表示线性强度(linear power),单位为Watt。如果输入其他:‘dBw’或缺省则表示用dBw作为功率单位
      • 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。

    注:

    • 一阶矩就是随机变量的期望二阶矩就是随机变量平方的期望,以此可以类推高阶的矩。
    • 分贝(decibel, dB):分贝(dB)是表示相对功率或幅度电平的标准单位,换句话说,就是我们用来表示两个能量之间的差别的一种表示单位,它不是一个绝对单位。
      • 例如,电子系统中将电压、电流、功率等物理量的强弱通称为电平,电平的单位通常就以分贝表示,即事先取一个电压或电流作为参考值(0dB),用待表示的量与参考值之比取对数(以10为底的对数),再乘以20作为电平的分贝数(功率的电平值改乘10)。
      • 分贝瓦(dBW, dB Watt):指以1W的输出功率为基准时,用分贝来测量的功率放大器的功率值
        • dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。
        • 0 dBm = 1 mW 10 dBm = 10mW 20 dBm = 100 mW

    总结

    • 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。
    • awgn(x,snr,’measured’,'linear’)表示向已知信号添加某个信噪比(SNR)的高斯白噪声“,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
      • 定义解释:
        • 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((注:由于采用的是比值而非db,所以与下面“计算信噪比”所使用的方式不同,即没有求对数步骤))
        • 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,而在离散的情形是求和代替积分(在matlab中sigPower= sum(abs(sig(: )).^2)/length(sig(: )),这就是信号的强度,这里sig(: )为信号。)
      • 在求出x的强度后,结合指定的信噪比,就可以求出需要添加的噪声的强度noisePower = sigPower/ SNR。由于使用的是高斯白噪声即randn函数,而randn的结果是一个强度为1的随机序列(自己试试sum(randn(1000,1).^2)/1000就知道了,注意信号的长度不能太小)。于是,所要添加的噪声信号显然就是: sqrt(noisePower)*randn(n,1)其中n为信号长度。
      • matlab 例子:
    X = sqrt(2)*sin(0:pi/1000000:6*pi);               % 产生正弦信号
    Y = awgn(X,10,'measured');                        % 加入信噪比为10db的噪声,加入前预估信号的功率(强度)
    sigPower = sum(abs(X).^2)/length(X)           	  % 求出信号功率
    noisePower=sum(abs(Y-X).^2)/length(Y-X)  		  % 求出噪声功率
    SNR=10*log10(sigPower/noisePower)        		  % 由信噪比定义求出信噪比,单位为db
    
    • 运算结果如下所示:
      在这里插入图片描述
      • WGN(m,n,p)产生功率为p dBW的m*n的高斯白噪声矩阵,其中p是以dbW为单位的输出强度。若要产生一个均值0,方差为0.0965 的高斯白噪声,不可直接用WGN(N,1,0.0965)产生(单位不对应)
      • 对高斯白噪声,其方差和功率(单位为W)是一样的。因此,对方差,要做的只是将w变换成dbw,即dbw=10log(w)
      • 做法如下有两种:
    %% 方法一:
    N=1000;
    x=sqrt(0.0965)*randn(N,1);
    Px=(x.'*x)/N   % 验证,这里Px的求法与上面noisePower=sum(abs(Y-X).^2)/length(Y-X)的求法是一致的
    %% 方法二:
    N=1000;
    y=wgn(N,1,10*log10(0.0965));
    Py=(y.'*y)/N   % 验证
    

    信噪比,英文名称叫做SNR或S/N(Signal Noise Ratio),是指系统中信号与噪声的比例。信号指的是来自设备外部需要通过这台设备进行处理的电子信号,噪声是指经过该设备后产生的原信号中并不存在的无规则的额外信号(或信息),并且该种信号并不随原信号的变化而变化。
    信噪比的计量单位是dB,其计算方法是10LOG(Ps/Pn),其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率,也可以换算成电压幅值的比率关系:20LOG(Vs/Vn),Vs和Vn分别代表信号和噪声电压的“有效值”。信噪比应该越高越好。

    参考来源

    matlab 中产生高斯白噪声
    高斯白噪声及Matlab常用实现方法
    关于dB 分贝
    Matlab产生高斯白噪声
    MATLAB产生特定功率谱密度的高斯白噪声的两种方法

    展开全文
  • 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。 ...

    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。
    
    
    展开全文
  • MATLAB中白噪声产生

    千次阅读 2015-09-23 10:02:00
    rand产生的是[0,1]上的均匀分布的随机序列randn产生均值为0,方差为1的高斯随机序列,也就是白噪声序列 rand产生的是均匀分布白噪声序列randn产生的是正态分布的白噪声序列 MATLAB还提供了两个产生高斯白噪声的...

    rand产生的是[0,1]上的均匀分布的随机序列
    randn产生均值为0,方差为1的高斯随机序列,也就是白噪声序列

    rand产生的是均匀分布白噪声序列
    randn产生的是正态分布的白噪声序列

    MATLAB还提供了两个产生高斯白噪声的函数,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。

    注释
    1. 分贝(decibel, dB):分贝(dB)是表示相对功率或幅度电平的标准单位,换句话说,就是我们用来表示两个能量之间的差别的一种表示单位,它不是一个绝对单位。例如,电子系统中将电压、电流、功率等物理量的强弱通称为电平,电平的单位通常就以分贝表示,即事先取一个电压或电流作为参考值(0dB),用待表示的量与参考值之比取对数,再乘以20作为电平的分贝数(功率的电平值改乘10)。
    2. 分贝瓦(dBW, dB Watt):指以1W的输出功率为基准时,用分贝来测量的功率放大器的功率值。
    3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。
    0 dBm = 1 mW
    10 dBm = 10 mW
    20 dBm = 100 mW
    也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如:

    y=randn(1,2500);
    y=y/std(y);
    y=y-mean(y);
    a=0.0128;
    b=sqrt(0.9596);
    y=a+b*y;

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/shuishou2015/p/4831368.html

    展开全文
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  • 这是我在无线通信学习中做的一个Matlab程序,流程是:先生成一个随机序列作为信号,然后产生了一个长度为15的m序列用作用户1的扩频序列,循环移位作为用户2的扩频序列。经过模拟载波调制后,加入0dB信噪比的高斯白...
  • 如何产生高斯白噪声

    千次阅读 2006-11-07 05:33:00
    如何产生高斯白噪声查了一下关于高斯白噪声的问题rand产生的是均匀分布白噪声序列randn产生的是正态分布的白噪声序列MATLAB还提供了两个产生高斯白噪声的函数,一个是WGN,另一个是AWGN。WGN用于产生高斯白噪声,...
  • 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...
  • 实验目的复习和巩固数字信号处理中离散信号的产生和运算学习和掌握用MATLAB 产生离散信号的方法学习和掌握用MATLAB 对离散信号进行运算实验内容噪声污染的正弦信号(正弦波幅度和频率自设,噪声为随机噪声,大小自设)...
  • (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 rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵 randn ...
  • 独立同分布白噪声序列产生 x=rand(m,n)%(0,1)均匀分布的白噪声序列 x=randn(m,n)正态分布白噪声序列 x=weibrnd(A,B,m,n)韦伯分布白噪声序列 %还有瑞利分布、伽马分布、指数分布等随机数产生函数 %相关正态...
  • 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=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,...
  • 利用matlab实现16QAM调制2020-12-22一、随机信号的调制第一个示例描述以下问题: 下表描述了解决此问题的关键任务和相应的通信工具箱函数,其中选择基带16QAM作为调制制式以及加性高斯白噪声(AWGN)作为信道模型。...
  • 摘 要: 提出一种直接序列扩频电路的设计方案,即利用MATLAB软件的仿真功能来产生若干伪噪声序列,然后以数据文件的形式将其存储在EPROM中并在地址发生器的作用下输出伪噪声序列。还提供了运用该方案设计的具体扩频...
  • Matlab-源码

    2021-03-31 23:18:51
    Matlab的 功率谱密度 时间序列x(t){\ displaystyle x(t)} x(t)的功率谱S_ {xx}(f){\ displaystyle S_ {xx}(f)} S _ {{xx}}(f)描述了功率在组成该信号的频率分量中的分配。 根据傅立叶分析,任何物理信号...
  • 高斯噪声、高斯白噪声解析

    千次阅读 2016-12-19 15:39:14
    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=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...
  • matlab 功率谱分析

    2016-04-21 23:16:00
    matlab功率谱分析 1、直接法:直接法又称周期图法,它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列,直接计算x(n)的离散傅立叶变换,得X(k),然后再取其...%产生含有噪声序列xn=cos(2*pi*40*n)+3*co...
  • AutoSSA-matlab_22102007.zip

    2019-05-29 22:23:26
    可用于时间序列分析的奇异谱分析matlab代码,如果一个时间序列中包含由确定系统产生的成分时 ,使用奇异值分析应该只有前有限个奇异值比较大 ,这些奇异值反应了信号中的特征成分 ,而其余的那些较小的奇异值就构成了...
  • 随机产生10位的0,1序列作为原始信息比特序列,去控制载波产生相位为0和Π的正弦波作为BPSK调制信号。通过MATLAB软件中AWGN函数仿真高斯加性噪声进行高斯信道建模,并画出高斯信道分布特性以及功率谱特性。将BPSK调制...
  • %Matlab常用信号产生函数演示实例:编写一个M文件,依次产生均匀分布的随机序列、高斯白噪声随机序列、方波信号序列、三角波信号序列、正弦波信号序列, %以及信噪比SNR为10dB的加性高斯白噪声正弦信号。 %产生方波...

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