我必须创建13个白高斯噪声,它们彼此之间完全去相关。我被告知PCA可以实现这一点,所以我搜索了一些我可以在python中使用的信息和工具。我使用sklearn中的PCA模块来执行PCA.The,以下是我的代码。
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
n = 13 # number of completely decorrelated noises
ms = 10000 #duration of noise in milli-seconds
fs = 44100 # sampling rate
x = np.rand
这可能会打开一罐蠕虫,或者很容易回答:我正在Python中构建一个系统模型:如何量化地增加噪音?到目前为止我有这个(下面的代码)-
我可以通过广播来做到这一点,即使在每个样本中添加了独特的噪音?
和
二、对于电信号建模,噪声应该是高斯的还是均匀的?(高斯,我想虽然我不确定)
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
f = 1e6
T = 1/f
pi = np.pi
t = np.arange(0,20e-6,10e-9)
# create signal and normalise
我对Matlab还很陌生,我有点被困住了。
这就是问题所要求的。
将标准偏差为1.75的AWG噪声添加到您刚刚生成的信号中。
这是信号代码:
fs = 20000; %Sample Rate (Hz)
f = 1200; %frequency of signal
A = 2.5; % amplitude of signal
phi = pi / 4;
t = [0:(1/fs):0.05] ;
y = A * sin ( 2 * pi * f * t + phi ) + 3;
% sine wave 1 [Hz], phase shift 0°, amplitude of 1 vpp
plot
如何在信号中加入高斯白噪声。
现在,我正在使用awgn函数,但它不起作用。
我是否给出了不正确的参数?
编辑的
x = -2:.002:2;
% Initail variables
M = 0;
V = 500*10^(-6);
% Creating a singal
T = -pi + (pi+pi)*rand(1,1);
S = (13.5)*cos(2*pi*x+T);
% Creating Noise singal
W = M+sqrt(V)*rand(1,2500);
% Adding Noise to signal // This doesn't work
SW =
我只想把白噪声信号应用到matlab中的PID模型中。我既知道如何产生这个信号,也知道如何在其他信号中添加白噪声,但我不知道如何只应用白噪声。
我试着使用lsim函数,但是这个函数需要时域信号,而在我的白噪声信号中,我只有值和样本。下面是我是如何创建白噪声(X)的:
L=100000; %Sample length for the random signal
mu=0;
sigma=2;
X=sigma*randn(L,1)+mu;
我试图将高斯噪声添加到灰度图像中,然后显示其直方图。它显示高斯曲线,但有0和255灰度值的高度。它不是应该是纯高斯曲线吗?
以下是我的代码
clc
clear all
I = imread('lena.tiff');
I = rgb2gray(I);
N = imnoise(I,'gaussian',0,0.025);
figure; [counts,x] = imhist(N);
stem(x,counts);