matlab 产生白噪声
y=randn(1,100);高斯分布
y=rand(1,100);均与分布
R＝exprnd(MU，m，n) 生成m×n形式的指数分布的随机数矩阵。
RAYLCDF Rayleigh cumulative distribution function.
P = RAYLCDF(X,B) returns the Rayleigh cumulative distribution
function with parameter B at the values in X.
The size of P is the common size of X and B. A scalar input
functions as a constant matrix of the same size as the other input.
扩展资料
matlab中噪声功率、噪声方差关系，以matlab中awgn函数为例说明：
在matlab中无论是wgn还是awgn函数，实质都是由randn函数产生的噪声。即：wgn函数中调用了randn函数，而awgn函数中调用了wgn函数。
根据awgn的实现代码可以知道”向已知信号添加某个信噪比（SNR）的高斯白噪声“，即：awgn(x,snr,’measured’,'linear’)，命令的作用是对原信号x添加信噪比（比值）为SNR的噪声，在添加之前先估计信号x的强度。
在求出x的强度后，结合指定的信噪比，就可以求出需要添加的噪声的强度noisePower=sigPower/SNR。
由于使用的是高斯白噪声即randn函数，而randn的结果是一个强度为1的随机序列（自己试试sum(randn(1000,1).^2)/1000就知道了，注意信号的长度不能太小）。于是，所要添加的噪声信号显然就是：sqrt(noisePower)*randn(n,1)
其中n为信号长度，自然要求的白噪声的方差也可以求出来。
参考资料来源：百度百科 - 白噪声
这样：
randn函数产生高斯分布序列，例如：
y=randn(1,2500);
y=y/std(y);
y=y-mean(y);
a=0.0128;
b=sqrt(0.9596);
y=a+b*y;
y=rand(1,100);均与分布
R＝exprnd(MU，m，n) 生成m×n形式的指数分布的随机数矩阵。
RAYLCDF Rayleigh cumulative distribution function.
P = RAYLCDF(X,B) returns the Rayleigh cumulative distribution
function with parameter B at the values in X.
The size of P is the common size of X and B. A scalar input
functions as a constant matrix of the same size as the other input.
扩展资料：
注意事项
在matlab中无论是wgn还是awgn函数，实质都是由randn函数产生的噪声。即，wgn函数中调用了randn函数，而awgn函数中调用了wgn函数。
根据awgn的实现代码可以知道“向已知信号添加某个信噪比（SNR）的高斯白噪声”，即：awgn(x,snr,’measured’,'linear’)，命令的作用是对原信号x添加信噪比（比值）为SNR的噪声，在添加之前先估计信号x的强度。
直接对原始信号添加噪声：
y=x+rand(length(x),1)
y=x+randn(length(x),1)）
已赞过
已踩过<
y=rand(1,100);均与分布
R＝exprnd(MU，m，n) 生成m×n形式的指数分布的随机数矩阵。
RAYLCDF Rayleigh cumulative distribution function.
P = RAYLCDF(X,B) returns the Rayleigh cumulative distribution
function with parameter B at the values in X.
The size of P is the common size of X and B. A scalar input
functions as a constant matrix of the same size as the other input.
