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。...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。...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。...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 版权声明：
窄带噪声、高斯噪声、白噪声是噪声里经常听到几个词。先看一下大致定义： 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。...可以看出他们描述的属于不同的领域，高斯噪声是从概率方面描述，窄带是从带宽方面描述，白噪声是从功率方面描述。...高斯型白噪声也称高斯白噪声，是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性，同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。...高斯型白噪声同时涉及到噪声的两个不同方面，即概率密度函数的正态分布性和功率谱密度函数均匀性，二者缺一不可。...还有一种窄带高斯白噪声，概率密度函数满足正态分布统计特性、功率谱密度函数是常数且频带宽度远远小于其中心频率的一类噪声，称作窄带高斯白噪声。
%正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution), % MATLAB 命令是normrnd。...%4）randn()是标准正态分布； MATLAB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)] =...– 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^2 snr=10; sqrt(a)=10^(-(snr+3)/10); noise=normrnd(0,sqrt(a),1,1000)+1*i*normrnd(0,sqrt(a
SNR：信噪比，信号与噪声的比率 P：平均能量 信号功率和噪声功率有着相同的带宽 如果信号是一个常量s，或者随机变量S，那么对于随机噪声N的SNR为 ? E：期望 ?...如果噪声的期望为0，显然 ? ? 显然， ? 分贝 因为信号动态范围很大，所以，经常用对数分贝缩放， ? ? ? 因此， ? ? ?....'); % hold on; % plot(x,data+noise); % legend('原始数据','15dB噪声'); res=data+noise; end 关于add_noise这个函数，...输入的参数是数据，已经需要增加的噪声的分贝，输出的是加了噪声的数据。
功率和方差这两个概念，一个是表示信号的强度，一个是表示随机信号的一个统计量，为什么高斯白噪声的平均功率会等于它的方差呢？ 什么是高斯白噪声？ ...维基百科上给出的解释是：在通信领域中指的是一种功率谱函数是常数（即白噪声），且幅度服从高斯分布的噪声信号。因其可加性、幅度服从高斯分布且为白噪声的一种而得名。...自相关函数 高斯白噪声是一种平稳的随机过程，假设该过程为，那么其自相关函数的定义如下： ? 随机过程的自相关函数非常重要，它有两条非常重要的性质： R(0) = E[ ?...所以，对于高斯白噪声来说，它的均值为0，即m(t)为0，因此平均功率等于方差。 ps. 感觉师兄胡冲博士的友情帮助。 ?
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文章目录 一、高斯白噪声 的 自相关函数 分析 一、高斯白噪声 的 自相关函数 分析 ---- 高斯白噪声 N(n) 其自相关函数为 r_N(m) 该白噪声 方差为 1 , r_N(0) = 白噪声方差..., 其余的 r_N(m) 随着绝对值增加 , 都趋于 0 ; 由于 高斯白噪声是随机的 , 噪声信号 是 功率信号 , 在 m = 0 时 , 是完全相关的 , 相关函数值就是功率值 ,...但是只要 m 不为 0 , 噪声信号错开了一点 , 那就是完全不相关了 , 自相关函数 与 功率谱密度 是一对 傅里叶变换对 , 如果自相关函数具备该特点 , 在 m = 0 时 , 相当于...\delta(n) 信号 , \delta(n) 信号的傅里叶变换为 1 , 其在所有的频率上其 功率密度函数 都是 1 , 在所有的频率上都是有功率分布的 ; 下图是 " 高斯白噪声..." 与 " 自相关函数 " 的图 : 在 m = 0 时 , 高斯白噪声 的 " 自相关函数 " r_N(0) 是该噪声的 功率 , 此时相关性最大 ; 一旦 高斯白噪声 错开一点 , 即
前言 本文基于 LabVIEW 仿真了单频脉冲信号（先导脉冲）和线性调频信号，全程伴有高斯白噪声。 一、单频脉冲信号 单频脉冲信号由正弦信号 * 脉冲信号组合而成。...如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。...1、信号参数 高斯白噪声 采样数 = 仿真信号时间总长度(s) * 采样率(Hz) 标准差 = \sqrt{白噪声信号-方差} 2、仿真图 ①、前面板 ②、程序框图 四、合成信号 将上述单频脉冲信号...、线性调频信号、高斯白噪声信号合成，并做个 FFT 进行频域分析。...1、前面板 2、程序框图 五、代码自取 CSDN 链接：LabVIEW仿真单频脉冲信号+线性调频信号+高斯白噪声信号
c语言野指针产生的原因 1、指针变量未初始化，任何指针变量刚被创建时不会自动成为 NULL 指针，它的缺省值是随机的。...释放后的指针应立即将指针置为NULL，防止产生野指针。 int main() { char *p; p=(char*)malloc(10); printf("%s\n",p); if(p!...=NULL) { free(p); } free(p);//再次释放p时，因为前面已经被释放了一次，再次释放会报错 return 0; } 以上就是c语言野指针产生的原因，希望对大家有所帮助。...更多C语言学习指路：C语言教程 本教程操作环境：windows7系统、C11版，DELL G3电脑。
sprintf_s(__VA_ARGS__) #else #define __sprintf sprintf #endif // 精确延时函数(可以精确到 1ms，精度 ±1ms) // 来自公众号：c语言与...// 在指定位置输出字符 { outtextxy(m_offset.x + x, m_offset.y + y, c); } void Rectangle(int x1, int...< 4; i++) c[i] = WHITE; c[m_Task[iTask]] = (iTask < m_iTask)?...= 0; while (c !...= 27) { while (_kbhit()) // 判断是否有按键 { // 按键处理 c = _getch(); p1.Hit(c); p2.Hit(c)
图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...在通信信道测试和建模中，高斯噪声被用作加性白噪声以产生加性白高斯噪声。...加性高斯白噪声只是白噪声的一种，另有泊松白噪声等,加性高斯白噪声在通信领域中指的是一种各频谱分量服从均匀分布（即白噪声），且幅度服从高斯分布的噪声信号。...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分布均匀的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不想关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...高斯噪声可以由大量独立的脉冲产生，从而在任何有限时间间隔内，这些脉冲中的每一个脉冲值与所有脉冲值的总和相比都可以忽略不计
文章目录 一、相关函数应用场景 1、生成高斯白噪声 2、信噪比 SNR 3、根据信噪比 SNR 求信号幅度 4、产生单载波信号及最终信号 5、求自相关函数及功率 6、matlab 完整代码 一、相关函数应用场景...---- 求下面信号的 " 自相关函数 " : x(n) = \sin(2\pi fn) + N(n) 其中 N(n) 为 高斯白噪声 ; 高斯白噪声 符合 正态分布 特性 , 其 均值为 0..., 本篇博客使用 matlab 求相关函数 ; 下面开始使用 matlab 计算 x(n) = \sin(2\pi fn) + N(n) 的相关函数 ; 1、生成高斯白噪声 生成 高斯白噪声 序列..., 均值 0 , 方差 1 ; randn(1,200); 上述代码 生成的 高斯白噪声 序列 是一个 有 200 个元素的行向量 , 如果是 randn(2, 200) 代码 , 则生成的是一个...* (0:199) ); 然后将 信号 与 高斯白噪声叠加 : % 信号 + 高斯白噪声 x = x1 + xn; 5、求自相关函数及功率 求自相关函数 , 使用 xcorr 函数 ; % 求 x
一、 高斯白噪声 高斯噪声：是一种随机噪声，其时域内的信号幅度的统计规律服从高斯分布。 白噪声：信号的功率谱在整个频域内为常数的噪声。 带限白噪声：带宽限制在一定范围内的高斯白噪声。...二、 产生方法 传统的高斯白噪声的产生是将多个m序列通过D/A转换器，然后通过滤波器得到，比较繁琐。本项目将通过线性反馈移位寄存器和FIR滤波器完成。...首先通过matlab中wgn函数生成高斯白噪声，并将生成的噪声数据存入到rom中，然后通过LFSR产生m序列伪随机码作为rom地址对噪声数据进行读取增加其随机性，最后将输出的随机噪声通过FIR滤波器得到带限白噪声...三、 线性反馈移位寄存器（LFSR） 伪随机码的性能指标直接影响产生白噪声的随机性。本设计采用xilinx提供的LFSR IP核来实现。 ? ?...四、 FIR滤波器系数重载 该部分滤波器的设计选择Use Reloadable Coefficients模式，接收系统发送的滤波器系数，产生可变带宽的带限噪声信号。 ?
一、 高斯白噪声 高斯噪声：是一种随机噪声，其时域内的信号幅度的统计规律服从高斯分布。 白噪声：信号的功率谱在整个频域内为常数的噪声。 带限白噪声：带宽限制在一定范围内的高斯白噪声。...二、 产生方法 传统的高斯白噪声的产生是将多个m序列通过D/A转换器，然后通过滤波器得到，比较繁琐。本项目将通过线性反馈移位寄存器和FIR滤波器完成。...首先通过matlab中wgn函数生成高斯白噪声，并将生成的噪声数据存入到rom中，然后通过LFSR产生m序列伪随机码作为rom地址对噪声数据进行读取增加其随机性，最后将输出的随机噪声通过FIR滤波器得到带限白噪声...三、 线性反馈移位寄存器（LFSR） 伪随机码的性能指标直接影响产生白噪声的随机性。本设计采用xilinx提供的LFSR IP核来实现。...四、 FIR滤波器系数重载 该部分滤波器的设计选择Use Reloadable Coefficients模式，接收系统发送的滤波器系数，产生可变带宽的带限噪声信号。
图像滤波 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...在通信信道测试和建模中，高斯噪声被用作加性白噪声以产生加性白高斯噪声。...加性高斯白噪声只是白噪声的一种，另有泊松白噪声等,加性高斯白噪声在通信领域中指的是一种各频谱分量服从均匀分布（即白噪声），且幅度服从高斯分布的噪声信号。...因其可加性、幅度服从高斯分布且为白噪声的一种而得名。 而乘性噪声一般由信道不理想引起，它们与信号的关系是相乘，信号在它在，信号不在他也就不在。...，频域处理，反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char* corrupted, unsigned char
苏州程序大白️ 博主介绍 前言 python实现模拟锁相放大器 matplotlib绘图 绘画正弦波 绘画方波 绘画频域分析 绘画高斯白噪声 模拟锁相放大器的工作过程 8、作者相关的文章、资源分享 ️...擅长C#、Java、机器视觉、底层算法等语言。2019年成立柒月软件工作室。...'Input signal in frequency domain', 'frequency(Hz)', 'amplitude', 0, 0) FFT(y1+y2+y3, 500) 绘画高斯白噪声...上面的信号添加的噪声还是正弦信号，而现实中比较常见的噪声是白噪声。...下面的函数可以根据输入信号产生一个特定信噪比的白噪声。
文章目录 高斯日记 马虎的算式 第39级台阶 总结 ---- 高斯日记 题目： 大数学家高斯有个好习惯：无论如何都要记日记。...高斯出生于：1777 年 4 月 30 日。 在高斯发现的一个重要定理的日记上标注着：5343，因此可算出那天是：1791 年 12 月 15 日。...高斯获得博士学位的那天日记上标着：8113。 请你算出高斯获得博士学位的年月日。 提交答案的格式是：yyyy−mm−dd, 例如：1980−03−21。...=b){ for(int c = 1;c<10;c++){ if(c!=a && c!=b){ for(int d = 1;d<10;d++){ if(d!...=c){ for(int e = 1;e<10;e++){ if(e!=a && e!=b && e!=c && e!
用于识别Python中白噪声的统计和诊断图。 让我们开始吧。 ? 什么是白噪声时间序列？ 时间序列可能是白噪声。时间序列如果变量是独立的且恒等分布的均值为0，那么它是白噪声。...如果序列中的变量被高斯分布绘制，则该系列称为高斯白噪声。 为什么这么重要？ 白噪声是时间序列分析和预测中的一个重要的概念。...时间序列数据在潜在的因素产生的信号上被预测，它包含一些白噪声成分。 例如： y(t)= signal(t)+ noise(t) 通过时间序列预测模型进行预测，可以对其进行收集和分析。...白噪声时间序列的例子 在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并做一些检查。它有助于在实践中创建和评估白噪声时间序列。...它将提供参考框架和示例图并且使用和比较自己的时间序列项目的统计测试，以检查它们是否为白噪声 首先，我们可以使用随机模块的gauss()函数创建一个1,000个随机高斯变量的列表。
为什么要使用阈值：由于信号在空间上(或者时间域)是有一定连续性的，因此在小波域，有效信号所产生的小波系数其模值往往较大；而高斯白噪声在空间上(或者时间域)是没有连续性的，因此噪声经过小波变换，在小波阈仍然表现为很强的随机性...，通常仍认为是高斯白噪的。...那么就得到这样一个结论：在小波域，有效信号对应的系数很大，而噪声对应的系数很小。 刚刚已经说了，噪声在小波域对应的系数仍满足高斯白噪分布。...而其他噪声频率如高斯白噪声的信号是幅度分布服从高斯分布，功率谱密度服从均匀分布的，并且与有效信号进行混合叠加的。 在小波分解中，分解层数的选择也是非常重要的一步。...3、阈值的选取 在小波域，有效信号对应的系数很大，而噪声对应的系数很小。噪声在小波域对应的系数仍满足高斯白噪分布。
---- 3.2分解层数的选择 在对信号进行小波分解时，分解的层数取得越大，则噪声和信号表现的不同特性越明显，越有利于二者的分离，但是分解的层数越大，经过重构的信号失真也会越大，在一定程度上会对信号去噪的效果产生较差的影响...---- 3.3阈值的选择 在小波域，有效信号对应的系数很大，而噪声对应的系数很小并且仍满足高斯分布。...因此可以通过设定阈值将信号在小波域某段区间内的系数置零，就能最大程度的抑制噪声，同时只是稍微损伤有效信号。 阈值选择规则基于模型是高斯白噪声。...---- 3.4阈值函数的选择 在确定了高斯白噪声在小波域的阈值门限之后，就需要有个阈值函数对含有噪声系数的小波系数进行过滤，去除高斯噪声系数，常用的阈值函数有硬阈值函数和软阈值函数。...nt=0.9*randn(N,1); %高斯白噪声生成 y=x+nt; %含噪信号 %% 用db4小波对含噪信号进行5层分解并提取系数 [c,l]=wavedec(y,5,'db4'); %取第5
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