1樓:匿名使用者
程式如下:
m=0.5;
v=0.1
s=m+sqrt(v)*randn(1,10000);
plot(s)
mean_s=mean(s)
var_s=var(s)
結果為:
matlab產生白噪聲,怎麼產生均值為0,方差為1的白噪聲
2樓:碌滯藝吵碌
wgn(100,1); 產生的就是100個均值為0,方差為1的高斯白噪聲,要產生方差為4的,可以直接令得到的噪聲資料乘以2,方差就是4了。
3樓:平天一狼
查詢 randn命令的用法
怎樣用matlab生成一維的均值為0協方差為1的高斯白噪聲序列
4樓:哎呀沃去
得到白噪聲序列,就說明時間序列中有用的資訊已經被提取完畢了,剩下的全是隨機擾動,是無法**和使用的,殘差序列如果通過了白噪聲檢驗,則建模就可以終止了,因為沒有資訊可以繼續提取.
5樓:匿名使用者
a=randn(n,1)
a是你要的白噪聲,n是序列長度
如何用matlab產生一個均值為1,方差為0.2的高斯白噪聲
6樓:匿名使用者
可以使用如下的函式實現
r = normrnd(mu,sigma) (生成均值為 mu,標準差為 sigma 的正態隨機數)
r = normrnd(mu,sigma,m) (生成 1× m 個正態隨機數)
r = normrnd(mu,sigma,m,n) (生成 m 行 n 列的 m × n 個正態隨機數)
假設輸入訊號為x,則給x加上一個均值為0,方差為1的高斯白噪聲訊號的方法為
y=x+normrnd(0,1);
% 設定取樣區間
k=(0:300)'/100;
% 計算取樣值
x=sin(2*pi*k);
% 施加高斯白噪聲
y=awgn(x,0);
figure(1);
% 設定繪圖位置,左下角距螢幕左200畫素,下200畫素,寬800畫素,高300畫素
set(gcf,'position',[200,200,800,300]);
% 繪圖網格1*2,左圖繪製原始訊號,右圖繪製噪聲訊號
subplot(1,2,1),plot(k,x);
subplot(1,2,2),plot(k,y);
7樓:愛的風信子
用matlab產生一個均
值為1,方差為0.2的高斯白噪聲的方法如下:
1、r = normrnd(mu,sigma)
2、r = normrnd(mu,sigma,m)
3、r = normrnd(mu,sigma,m,n)
4、假設輸入訊號為x,則給x加上一個均值為0,方差為1的高斯白噪聲訊號的方法為:
y=x+normrnd(0,1);
5、% 設定取樣區間
k=(0:300)'/100;
6、% 計算取樣值
x=sin(2*pi*k);
7、% 施加高斯白噪聲
y=awgn(x,0);
figure(1);
8、% 設定繪圖位置,左下角距螢幕左200畫素,下200畫素,寬800畫素,高300畫素
set(gcf,'position',[200,200,800,300]);
9、% 繪圖網格1*2,左圖繪製原始訊號,右圖繪製噪聲訊號
subplot(1,2,1),plot(k,x);
subplot(1,2,2),plot(k,y);
所謂高斯白噪聲中的高斯是指概率分佈是正態函式,而白噪聲是指它的二階矩不相關,一階矩為常數,是指先後訊號在時間上的相關性。這是考查一個訊號的兩個不同方面的問題。
高斯白噪聲:如果一個噪聲,它的幅度分佈服從高斯分佈,而它的功率譜密度又是均勻分佈的,則稱它為高斯白噪聲。
熱噪聲和散粒噪聲是高斯白噪聲
白噪聲隨機序列怎麼產生,均值為0,方差為0.1
8樓:發生的紅土地
可以使du用如下的函式實現zhi
r = normrnd(mu,sigma) (生成均值為 mu,標準dao差為 sigma 的正態隨機內數)容
r = normrnd(mu,sigma,m) (生成 1× m 個正態隨機數)
r = normrnd(mu,sigma,m,n) (生成 m 行 n 列的 m × n 個正態隨機數)
假設輸入訊號為x,則給x加上一個均值為0,方差為1的高斯白噪聲訊號的方法為
y=x+normrnd(0,1);
% 設定取樣區間
k=(0:300)'/100;
% 計算取樣值
x=sin(2*pi*k);
% 施加高斯白噪聲
y=awgn(x,0);
figure(1);
% 設定繪圖位置,左下角距螢幕左200畫素,下200畫素,寬800畫素,高300畫素
set(gcf,'position',[200,200,800,300]);
% 繪圖網格1*2,左圖繪製原始訊號,右圖繪製噪聲訊號
subplot(1,2,1),plot(k,x);
subplot(1,2,2),plot(k,y);
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