1 噪聲的形式: 可以證明,只要取樣頻寬足夠,帶限白噪聲可用高斯分佈的隨機序列產生;但是均勻分佈的隨機序列似乎一般不認為是白噪聲。 我這裡選用matlab的randn來做。
rand產生的是[0,1]上的均勻分佈的隨機序列(據我所知一般不是白噪聲)
randn產生均值為0,方差為1的高斯隨機序列,也就是白噪聲序列(教課書有證明是白噪聲)
設信噪比 SNR=20dB 即 10/1, randn的噪聲方差就是其統計功率; 正弦訊號的幅度為0.1, 功率為PS = 0.5*0.1^2=0.005; randn的功率就是 PN = PS*0.1 = 0.0005 ,則噪聲為:
whiteNoise = sqrt(PN)*randn(TEST_LEN,1); % TEST_LEN = 4096 試驗序列長度
2 正弦訊號的歸一化頻率指定為0.125, 要模擬,首先確定一個取樣率,設 FS = 1024;
toneSig = 0.1*sin(([1:TESTLEN]/TEST_LEN/FS)*2*PI*0.125);
3 試驗訊號加性合成
sig = toneSig + whiteNoise;
1 噪聲的形式: 可以證明,只要取樣頻寬足夠,帶限白噪聲可用高斯分佈的隨機序列產生;但是均勻分佈的隨機序列似乎一般不認為是白噪聲。 我這裡選用matlab的randn來做。
rand產生的是[0,1]上的均勻分佈的隨機序列(據我所知一般不是白噪聲)
randn產生均值為0,方差為1的高斯隨機序列,也就是白噪聲序列(教課書有證明是白噪聲)
設信噪比 SNR=20dB 即 10/1, randn的噪聲方差就是其統計功率; 正弦訊號的幅度為0.1, 功率為PS = 0.5*0.1^2=0.005; randn的功率就是 PN = PS*0.1 = 0.0005 ,則噪聲為:
whiteNoise = sqrt(PN)*randn(TEST_LEN,1); % TEST_LEN = 4096 試驗序列長度
2 正弦訊號的歸一化頻率指定為0.125, 要模擬,首先確定一個取樣率,設 FS = 1024;
toneSig = 0.1*sin(([1:TESTLEN]/TEST_LEN/FS)*2*PI*0.125);
3 試驗訊號加性合成
sig = toneSig + whiteNoise;