MATLAB产生噪声信号

如何用matlab仿真白噪声信号

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，

基于matlab高斯白噪声信道分析系统的设计

××

（陕西理工学院 物理与电信工程学院 通信工程专业1202班，陕西 汉中 723003）

指导教师：吴燕

[摘要] MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。

本文在matlab的环境下构建了BFSK在高斯白噪声信道中传输的系统模型，通过simulink程序仿真，研究系统的误码率与信道质量的关系，找到在高斯白噪声信道上传输的最大信噪比及所需发射功率和调制频率，从而得出该系统在高斯白噪声信道中的最佳传输性能。

[关键词] MATLAB；高斯白噪声；信道分析；simulink仿真

Design and production of the Gauss white noise channel

analysis system based on MATLAB

××

(Grade 2012,Class 2,Major of Communication Engineering,School of Physics and Telecommunication

Engineering of Shaanxi University of Technology,Ha

雷达对抗实验报告

实验题目：噪声干扰信号的Matlab仿真 院 系： 电子与信息工程学院 班 级： 姓 名： 学 号： 指导教师： 实验时间： 2012 年 6 月

雷达对抗技术实验报告

噪声调幅、调频、调相信号的Matlab仿真

一、 实验目的

通过实验，加深对噪声调幅、调频、调相信号的理解，加深对噪声调幅、调频、调相信号频谱分析的基本思想与实现方法的认识，并掌握Matlab对随机过程的仿真方法与其基本函数和语法的使用。

二、 实验原理

实验中要仿真的各种噪声的时域表达式及相应的频谱特性：

1. 射频噪声干扰

窄带高斯过程：称为射频噪声干扰。其中包络函数服从瑞利分布，相位函数服从[0,2]均匀分布，且与相互独立，载频为常数，且远大于的谱宽。

2. 噪声调幅干扰

广义平稳随机过程：称为噪声调幅干扰。其中，调制噪声为零均值，方差为，在区间[-,分布的广义平稳随机过程，服从[0,2]均匀分布，且为与独立的随机变量，为常数。

噪声调幅

Matlab课程设计报告

题目:基于MATLAB有噪声语音信号处理

系 （院）： 计算机与信息工程学院 专 业： 通信工程 班 级：

简介：

我们通信工程专业在实践中经常碰到需要对已接收信号进行处理的情况，而滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位。本课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中，我们使用双线性变换法设计IIR数字滤波器，对模拟加噪语音信号进行低通滤波、高通滤波及带通滤波，并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。

1 绪论：

数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。本课题采用IIR滤波器对加噪声音信号进行处理。

IIR滤波器采用递归型结构，即结构

作业任务：

利用matlab完成：

（1） 绘出带宽为B=3000Hz的加性高斯白噪声信道容量与S/N间的函数关系曲线，其中S为信号功率，N为噪声单边密度谱，S/N在-20dB至30dB的范围内取值。

（2）绘出当S/N =25dB时，加性高斯白噪声信道容量与带宽B间的函数关系曲线，说明当带宽B无限增加时，信道容量为多少？

(1)

源代码：

clear clc clf

b=3000; sn0=-20; sn1=30; ns=0.01;

N=(sn0:ns:sn1); snrlin=10.^(N/10);

ct=b.*log2(1+snrlin.*(1/b)); plot(snrlin,ct); xlabel('s/n0');

title('高斯信道容量');

仿真结果：

高斯信道容量14001200100080060040020000100200300400500s/n06007008009001000 (2)

源代码：

clear clc clf

n1=2.5; sn1=10.^n1; b0=300000; bs=10;

B=(3000:bs:b0); b=1./B;

ct=B.*(log2(1+sn1.*b)); plot(B,c

姓名：朱奇峰 专业：电子与通信工程 方向：数字广播电视技术 学号：103320430109033

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)高斯白噪声，及噪声功率为0.25W；

3、最后将噪声叠加到正弦信号上，观察其三者时域波形。

二、信号频谱及白噪声功率谱的求解与观察

1、对原正弦信号直接进行FFT，得出其频谱；

2、求白噪声的自相关函数，随机序列自相关函数的无偏估计公式为：

1N m 1

rxx(m) x(n)x(n m) 0 m N 1 N mn 0^

rxx(m) rxx( m) 0 m N 1

对所求自相关函数进行FFT变换，求的白噪声的功率谱函数。 ^^

三、仿真结果：

附源程序代码：

fs=100;

fc=10;

x=(0:1/fs:2);

n=201;

y1=sin(2*pi*fc*x); %原正弦信号，频率为10

a=0;b=0.5; %均值为a，方差为b^2

subplot(3,2,1);

plot(x,y1,'r');

title('y=sin(20pi*x)');

ylabel('y');

xla

基于无损检测的激光超声信号分析

【摘要】本文采用了移动线光源扫描技术建立了检测激光超声的实验系统，对实验中探头与金属边界距离不同的超声表面波提取出幅度、频谱等信息;通过理论分析及实验数据的验证，得到金属边界反射对这些参数的影响。该文的研究成果为金属表面缺陷无损检测时边界反射对检测的影响提供有效的说明。

【关键词】表面波;缺陷检测;扫描激光线源技术;激光超声;边界反射

1.引言

铝合金是现代工业中应用最为广泛的一种有色金属结构材料。在飞机制造、造船、汽车制造等重工业领域，用铝合金代替传统工艺上的钢或者铸铁，能有效减轻构件重量，提高构件的结构强度和散热性能[1]。在家用电器、建筑材料等轻工业领域，铝合金的用途也非常广泛。但是，在将铝合金材料生产成各种零配件的制造过程中，有可能因为材料本身有缺陷，或者生产工艺和环境影响等因素使得零件产生缺陷，若不及时发现并排除，将引发产品质量问题，甚至给人员和财产安全造成重大损失[2]。为了不破坏材料构件原来的形状，不改变其使用性能，采用无损检测方法对铝合金材料进行缺陷检测是很重要的。

采用激光超声技术对缺陷进行检测，具有很多优点：可实现非接触的激发和测量;频带宽;适用材料的范围很广;当工作于热弹机制下能实现非

应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波

应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波

一、实验内容

录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比试听，分析信号的变化。

二、实现步骤

1．语音信号的采集

利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1 s内。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，（可用默认的采样频率或者自己设定采样频率）。

2．语音信号的频谱分析

要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。

在采集得到的语音信号中加入正弦噪声信号，然后对加入噪声信号后的语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。并利用sound试听前后语音信号的不同。

分别设计IIR和FIR滤波器，对加入噪声信号的语音信号进行去噪，画出并分析去噪

基于压缩感知的新型声信号采集方法

摘 要: 介绍了一种基于压缩感知的声音信号采集方法， 特别适合于无线传感器网络的声学监控应用， 能够大大降低采样过程中对硬件采样速率和能量的需求， 同时减轻了无线通信的负担， 从而实现无线传感器的低成本化和实用化。利用声学信号在频域中的稀疏性质， 在压缩感知相关理论的指导下设计了一种新型的随机压缩采样方法， 实现了信号有用信息的高效获取;同时，利用加权 L1- magic 算法对信号进行重构， 完成完整的信号采集过程。仿真及实验表明， 该方法能够实现在 1/10 以下标准采样频率下的声信号采集。

关键词: 压缩感知;随机压缩采样;信号重构;声学信号采集;传感器网络

一. 压缩感知理论概述

1．1 压缩感知基本理论

在压缩感知理论体系中，主要包括信号的稀疏表示、观测矩阵的设计以及信号的重构 3个方面。 有关信号的稀疏表示方面，经典的傅里叶变换、小波变换等都是为信号提供一种更为简洁的表达方式，旨在稀疏表示信号，即若信号x在正交基Ψ下满足x=Ψθ，θ的绝大多数分量为零。在压缩感知理论下，信号稀疏表示有了较为系统的研究，并给出了稀疏性严谨的数学定义，用S-阶稀疏来定量地表示信号稀疏的程度。在实际应用中，自然界的几乎所

数字信号处理实验,常用信号产生,MATLAB实现

实验1 常用信号产生

实验目的：

学习用MATLAB编程产生各种常见信号。

实验内容：

1、 矩阵操作：

输入矩阵：

x=[1 2 3 4;5 4 3 2;3 4 5 6;7 6 5 4]

引用 x的第二、三行；

引用 x的第三、四列；

求矩阵的转置；

求矩阵的逆；

2、 单位脉冲序列：

产生δ（n）函数；

产生δ（n-3）函数；

3、 产生阶跃序列：

产生U（n）序列；

产生U（n-n0）序列；

4、 产生指数序列： 3 x(n)=0.5 4

5、 产生正弦序列：

x=2sin(2π*n/12+π/6)

6、 产生取样函数：

7、 产生白噪声：

产生[0，1]上均匀分布的随机信号：

产生均值为0，方差为1的高斯随机信号：

8、 生成一个幅度按指数衰减的正弦信号： x(t)=Asin(w0t+phi).*exp(-a*t)

9、 产生三角波：

n

实验要求：

打印出程序、图形及运行结果，并分析实验结果。 常用信号产生

基本矩阵操作：

输入矩阵：

x=[1 2 3 4;5 4 3 2;3 4 5 6;7 6 5 4] 引用 x的第二、三行：

x([2 3],:)

引用 x的第三、四列：

数字信号处理实验,常用信号产