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(

(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

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

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

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

Python分析离散心率信号(下) 如何使用动态阈值,信号过滤和离群值检测来改善峰值检测. 一些理论和背景 到目前为止,一直在研究如何分析心率信号并从中提取最广泛使用的时域和频域度量.但是,使用的信号是理想的.现在考虑这个信号: 一个挑战!这是遇到的信号质量的另一个极端.老实说,当将传感器连接到手指上时(在0到4000之间),通过测量产生了该信号.在此之后,手指中的血管需要立即适应传感器的压缩(大约4​​000-5000),此后信号变得稳定.在大约7500.9000和12000时,用力将传感器移

Python分析离散心率信号(中) 一些理论和背景 心率信号不仅包含有关心脏的信息,还包含有关呼吸,短期血压调节,体温调节和荷尔蒙血压调节(长期)的信息.也(尽管不总是始终如一)与精神努力相关联,这并不奇怪,因为大脑是一个非常饥饿的器官,因此消耗了总葡萄糖的25%和氧气消耗的20%.如果活动增加,心脏需要更加努力地工作以保持其供应. 感兴趣的是这些措施可以被分为时间序列数据连接频域数据.如果熟悉傅立叶变换,则频率部分会很有意义.如果不是,请参阅维基百科页面具有很好的解释,并且对过程也非常直观.基

Python分析离散心率信号(上) 一些理论和背景 心率包含许多有关信息.如果拥有心率传感器和一些数据,那么当然可以购买分析包或尝试一些可用的开源产品,但是并非所有产品都可以满足需求.也是这种情况.那么,为什么不尝试自己做一个人呢?如果正在阅读本文,那么可能想尝试一下.本文适合那些有兴趣了解更多关于心率分析以及如何使用一些基本模块用Python编写简单但有效的分析算法的人.在谈论心率信号的形状时,每个搏动都具有QRS复数的特征,如a.,I-III(QRS)所示.还有一个P波(IV)和一个T波(V

通常我们用到的信号都是实值信号,但是我们可以根据这个实信号构造出一个复信号,使得这个复信号只包含正频率部分,而且这个复信号的实部正好就是我们原来的实值信号.简单的推导可知,复信号的虚部是原信号的希尔伯特变换.这样构造出来的信号就叫做解析信号.因此,如何生成解析信号与如何对一个信号进行希尔伯特变换其实是等价的问题.获得解析信号后可以计算波形的包络.瞬时频率.相位等,是非常有用的.所以如何生成解析信号也是个有意义的课题. 对于有限长的序列,计算其频谱,然后将频谱的负频率部分设为0 是最直接的办法.但

写在前面 在我们进行点云配准一类的模拟实验时,第一步就是对原始点云进行适当的RT变换,并添加一定的噪声,得到测量点云,然后才可以用我们的算法去进行后面的配准操作.在添加噪声这一块,matlab里并没有特定的函数,因此需要我们在了解噪声原理的基础上,利用简洁的代码实现. 鉴于网上搜索高斯噪声要么是二维的实现,要么是c语言实现,鲜有针对三维点云的matlab实现源码,笔者分享一下自己的实现过程,供新手参考. 高斯噪声的定义 高斯分布,也称正态分布,又称常态分布,记为N(μ,σ^2),其中μ,σ^2为

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) wgn是获得原始信号为x,相对于原始信号信噪比是snr dB的高斯噪声 voice= [......] #voice 为一个声音序列 n = wgn(voice, 6) voice= np.array(voice) n =

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

说起Alias,你可能第一个联想到的是Linux中的Alias命令,就像中世纪那些躲在茅坑下面(是真的,起码日本有粪坑忍者,没有马桶的年代就是社会的噩梦)进行刺杀的杀手一样,让人防不胜防,对于那些被这个命令坑过的人来说,电脑必须时刻出现在视野内,因为你不知道你身边的杀手朋友什么时候会模仿中世纪茅坑杀手在你的终端执行这样一条命令. alias cd=rm -rf (如果不懂这个梗,给一个小提示,alias命令是给某个命令重命名,这里把cd命令改成了rm -rf命令,你每次进入目录其实是删除了目录)

本文简单记录一下自己学习<通信原理>的时候调试的一个仿真DVB-C(Cable,数字有线电视)系统中QAM调制和解调的程序.自己一直是研究"信源"方面的东西,所以对"信道"这方面的知识进行实践的机会一直不是很多,做这个小程序的过程中也熟悉了不少相关的知识.在这个程序中,每执行一步操作,都会画出时域信号图和频域信号图,同时会在控制台打印出有关变量的取值,对于理解QAM调制与解调有一定的帮助. 一．DVB-C中QAM的调制与解调 简单介绍DVB-C系统中的Q

信噪比:即Signal noise ratio , 即SNR: 它的单位为 dB, 公式为: SNR = 10lg(PS / PN), 其中 ps 表示信号的有效功率, pn 表示噪声的有效功率: 如何计算一个信号的功率呢? 假如有一个一维的信号 x ,它的平均功率可以这么算: power = sum(x .* x ) / size(x) 有时候,会用dbW 来描述一个信号的功率,这是什么意思呢? dBw 是一个表示功率绝对值的单位(以1 W 功率为基准, dBm 以 1mW为基准) 计算公式为

关于OFDM系统的MATLAB仿真实现的第二篇随笔,在第一篇中,我们讨论的是信号经过AWGN信道的情况,只用添加固定噪声功率的高斯白噪声就好了.但在实际无线信道中,信道干扰常常是加性噪声.多径衰落的结合.今天我们准备再进一步,让信号经过多径瑞利衰落信道.在这种信道条件下,信号具体是怎么怎么变化的呢?下面将讲解系统仿真的各个部分以及实现多径衰落的方法. 注意:为了整个系统的完整性,第一篇随笔中的每个步骤这里也都又写了一遍,但省略了补充知识部分,在第一篇的基础上添加了实现多径衰落的部分.想要看信噪比

一.平稳随机过程 1.严平稳随机过程 clc clear n=0:1000; x=randn(1,1001); subplot(211),plot(n,x); xlabel('n');ylabel('x(n)'); grid on subplot(212),hist(x,50) grid on 2. 3.随机相位正弦信号 3.1 %随机相位正弦信号clc clear t=0:0.01:30; w=pi/2; x1=cos(w*t+2*pi*rand*ones(1,3001)); x2=cos(w

1.使用纹理 GLSL从纹理中读取数据使用内置函数texture的多种重载方法 Gvec4 texture(gsampler1D, float texCoord[,float bias]) Gvec4 texture(gsampler2D, vec2 texCoord[,float bias])//这里开头的g代表的是任意类型的占位符,[]是可选参数 2.纹理坐标 一般是逐顶点提供纹理坐标,然后根据图元间的线段在光栅化对每个片元进行插值得到片元纹理坐标.纹理坐标的范围为[0.0, 1.0],超过

在matlab中,存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声.Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数,但是很容易使用相关的函数来实现. 代码: import numpy as np import random import cv2 def sp_noise(image,prob): ''' 添加椒盐噪声 prob:噪声比例 ''' output = np.zeros(image.shape,np.uint8) thres = 1 - prob for i in range(image.