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(

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(…,POWE

Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 内容大纲 加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 (1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM) 100次独立仿真,识别正确率 vs SNR 设计 我的实现方法是 基于高阶累积量的信号特征的识别算法 调制格式识别过程如下: 信号预处理 去除直流成分 信号在接收端由于接收机的影响,有可能产生直流成分.直流分量在后面混频等处理中会产

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

本文章主要讨论高斯白噪声的FPGA实现.简单的方法可以采用在Matlab中产生服从一定均值和方差的I.Q两路噪声信号.然后将两组数据存在FPGA中进行回放,以此来产生高斯白噪声.这种方法优点是产生方法简单占用FPGA资源少,但是他只能保证在回放噪声的一段数据是满足不相关特性的,段与段之间的数据是相关的.为了使整个过程中的噪声都满足不相关特性,可以通过LSFR序列的交错异或,得到均匀分布的伪随机信号,采用在一个ROM中存储sin函数值另一个ROM中存储log函数值.通过产生随机读地址的方式随机读取

本文科普一下高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN). 百度百科上解释为“高斯白噪声,幅度分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布”,听起来有些晦涩难懂,下面结合例子通俗而详细地介绍一下. 白噪声,如同白光一样,是所有颜色的光叠加而成,不同颜色的光本质区别是的它们的频率各不相同(如红色光波长长而频率低,相应的,紫色光波长短而频率高).白噪声在功率谱上(若以频率为横轴,信号幅度的平方为功率)趋近为常值,即噪声频率丰富,在整个频谱上都有成分,即从低频到高频,低频指的是信号不变或

http://www.matlabsky.com/thread-43937-1-1.html   <量化投资:以MATLAB为工具>连载(3)基础篇-N分钟学会MATLAB(下)     <量化投资:以MATLAB为工具>简介          <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李

BiRadio Matlab 信号与系统课设 - BiRadio仿真电台 Author : Benjamin142857 Date : 2018-12 Video : BiliBili Github : BiAudio 1. 使用介绍 [1]三个播音电台选择好音频文件,若未选择则播放与暂停按钮无法按下,以防程序报错.同时使用了异常处理,当用户打开文件选择目录,未选择文件直接退出时,不影响程序运作,保证了交互的严谨性. [2]当三个音频文件都顺利加载完成时,播放与暂停按键恢复可用,此时可开始播放,

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法,这次用"fitgmdist"拟合一维数据. 1. 一维高斯混合数据的产生 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模 N=300; %数据维

使用axes函数在matlab绘图中实现图中图的绘制 有时为了对细节进行详细说明,需要在一个较大坐标轴上绘制一个小图来对局部进行放大以阐述结果. 这可以通过调用axes函数实现. 下面通过绘制 y=1/(t-3) 的曲线举例说明该函数的使用方法. 程序如下: clc;clear;close all;                                                                                                    

MATLAB坐标系中绘制图片 方法一 使用图片坐标循环的方式,代码如下. clear,clc,close all tic; map=imbinarize(imread('map.bmp'));%map is logical for i = 1:1000 for j = 1:1000 if map(i,j) continue; else plot(i,j,'LineStyle','none','Marker','.','Color','black'); hold on; end end end f

-(void)_test3{ RACSubject *signalofsignal = [RACSubject subject]; //信号中的信号(也就是发送的数据是信号) RACSubject *signal1 = [RACSubject subject]; RACSubject *signal2 = [RACSubject subject]; RACSubject *signal3 = [RACSubject subject]; RACSubject *signal4 = [RACSubj

在MATLAB R2018b中配置VLFeat 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ VLFeat官网:http://www.vlfeat.org VLFeat 开源库专注于实现当前最为流行的图像理解和局部特征提取和匹配的计算机视觉算法.算法包括Fisher向量,VLAD,SIFT,MSER,k均值,分层k均值,聚集信息瓶颈,SLIC超像素,快速移位超像素,大规模SVM训练等.它是用C编写的,以提高效率和兼容性,并带有MATLAB的接口,

(1)首先计算已知信号序列(采样之后得到的信号)的平均功率.该序列在第n个点处的功率为: 如果已知的信号序列中的总共的点数为N个,则该序列的平均功率为: 在MATLAB中求平均功率的方法是: Pav=sum(x.^2)/length(x); (2)第二步是求单个符号的能量.能量的定义是功率乘以时间.对于单个符号来说,因为已经被采样了,每个符号可能对应多个采样点.因此,此处需要已知符号速率. 每个符号的能量为: 在MATLAB中求单位符号能量的方法是: Eb=sum(x.^2)/(length(x

定义 原始信号:x 噪声信号:n 信噪比:SNR 信号长度:N def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) t = np.arange(0, 1000000) * 0.1 x = np.sin(t) n = wgn(x, 6) xn = x+n # 增加了6dBz信噪

文章目录 一. 理论知识 1.线性系统的响应 2.微分方程的解 Ⅰ.经典解 Ⅱ.完全响应 3.零输入响应 4.零状态响应 5.冲激响应 6.阶跃响应 7.卷积求零状态响应 二.连续信号的MATLAB描述 1.单位冲激信号 2.单位阶跃信号 3.复指数信号 三.LTI系统的零输入响应 四.求LTI系统零状态响应 1.冲激响应 2.卷积 3.卷积求零状态响应 用MATLAB处理信号与系统中的问题,更加直观.方便.准确. 一. 理论知识 1.线性系统的响应 许多实际系统都可以用线性系统来模拟,如果线性

一.实验目的: 1.掌握傅立叶级数(FS),学会分析连续时间周期信号的频谱分析及MATLAB实现: 2.掌握傅立叶变换(FT),了解傅立叶变换的性质以及MATLAB实现. 二.利用符号运算求傅里叶级数的系数 1.复习几个函数: F1=int(f,v,a,b) - 对f表达式的v变量在(a,b)区间求定积分 F2=subs(s,OLD,NEW)-用新变量NEW代替S中的指定变量OLD. F3=vpa(x,n) : 显示可变精度计算:x为符号变量,n表示要精确计算的位数. 2.周期函数的傅里叶级数的

一.连续时间信号的表示: 1.向量表示法: 在MATLAB中,是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似表示连续信号,当取样时间间隔足够小时,这些离散的样值就能较好地近似出连续信号. 对于连续时间信号f(t),一般是用两个行向量f和t来表示.t=t1:p:t2 ,t1 表示的是信号的起始时间,t2为终止时间,p为时间的间隔.而f为连续时间f(t)在向量t所定义的时间范围内对应的样值. 2.符号运算表示法: 使用sym定义变量,然后进行表示. Eg:分别采用上述两种方法画出抽样信号: clear al

matlab系统同时提供连续和离散的控制器和对象的目的是:在降低用户使用复杂程度的同时提高仿真精度.仿真速度和应用的广泛性. 仿真步长和求解精度的概念对于理解这个问题至关重要. 首先是步长,步长和求解精度存在一对矛盾,步长的选择是仿真消耗的时间和求解精度要求的折中.计算机只能一步一步计算你的电路或者其他方程,例如你输入一个连续的信号,计算机在一个时刻仅仅会采集这个信号上的一个点,然后把这个点带入你的控制器数学方程中,求出电路方程的一个解,根据这个解得到系统的输出.因此,仿真波形其实是一个个的点聚

1.下载vlFeat编译后的版本binary package 2.解压后将 toolbox/,bin/,data/ 等文件夹复制到matlab新建工具箱目录 /toolbox/vlfeat/ 中 3.向matlab的 /usr/local/matlab/R2010b/toolbox/local/pathdef.m 文件中添加vlfeat路径: matlabroot,'/toolbox/vlfeat/toolbox;', ...matlabroot,'/toolbox/vlfeat/toolbox