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窄带噪声高斯噪声噪声

窄带噪声高斯噪声噪声噪声里经常听到几个词。先看一下大致定义: 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。...可以看出他们描述的属于不同的领域,高斯噪声是从概率方面描述,窄带是从带宽方面描述,噪声是从功率方面描述。...高斯噪声也称高斯噪声,是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性,同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。...高斯噪声同时涉及到噪声的两个不同方面,即概率密度函数的正态分布和功率谱密度函数均匀,二者缺一不可。...还有一种窄带高斯噪声,概率密度函数满足正态分布统计特性、功率谱密度函数是常数且频带宽度远远小于其中心频率的一类噪声,称作窄带高斯噪声

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matlab产生高斯噪声

高斯噪声函数 高斯噪声概念解释: 高斯噪声(white Gaussian noise; WGN):均匀分布于给定频带上的高斯噪声 如果一个噪声,它的幅度服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的...,则称它为高斯噪声。...高斯噪声中的高斯是指:概率分布是正态函数,而噪声是指:它的二阶矩不相关,一阶矩为常数,是指先后信号在时间上的相关。这是考察一个信号的两个不同方面的问题。 热噪声和散粒噪声高斯噪声。...matlab高斯噪声函数介绍:——wgn( )、awgn( ) WGN:产生高斯噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度。...参考来源 matlab 中产生高斯噪声 高斯噪声及Matlab常用实现方法 关于dB 分贝 Matlab产生高斯噪声 MATLAB产生特定功率谱密度的高斯噪声的两种方法 版权声明:

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为什么高斯噪声的平均功率等于方差?

功率和方差这两个概念,一个是表示信号的强度,一个是表示随机信号的一个统计量,为什么高斯噪声的平均功率会等于它的方差呢? 什么是高斯噪声?   ...维基百科上给出的解释是:在通信领域中指的是一种功率谱函数是常数(即噪声),且幅度服从高斯分布的噪声信号。因其可加、幅度服从高斯分布且为噪声的一种而得名。...自相关函数   高斯噪声是一种平稳的随机过程,假设该过程为,那么其自相关函数的定义如下: ? 随机过程的自相关函数非常重要,它有两条非常重要的性质: R(0) = E[ ?...所以,对于高斯噪声来说,它的均值为0,即m(t)为0,因此平均功率等于方差。 ps. 感觉师兄胡冲博士的友情帮助。 ?

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时间序列平稳噪声、随机游走

平稳时间序列 噪声 噪声是最简单的平稳过程(纯随机过程)记作 \lbrace{\varepsilon_t\rbrace} ,定义如下: E(\varepsilon_t)=0 Var(\varepsilon_t...)=\sigma^2 Cov(\varepsilon_t,\varepsilon_s)=0,t\neq s 也就是均值为0,方差为 \sigma^2 ,协方差为0(无自相关)的序列 用Python代码能生成一个噪声序列...只有当序列平稳且非噪声时,应用分析方法才有意义。 非噪声 另一种就是非噪声平稳时间序列,虽然现实中平稳序列不常见,但经过一些处理后也可以变成平稳的非噪声序列。...close) plt.show() 随机游走 非平稳时序中有一种特殊的时序叫随机游走,定义为: y_t=y_{t-1}+\varepsilon_t ,其中的 \varepsilon 是均值为0的噪声...通过公式我们能看出,随机游走是时序数据的不断累加形成的,累加的是噪声,即一阶差分 y_t-y_{t-1}=\varepsilon_t ,而噪声是纯随机的,因此随机游走和噪声一样,其未来趋势也是无法预测的

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【数字信号处理】相关函数应用 ( 高斯噪声 的 自相关函数 分析 )

文章目录 一、高斯噪声 的 自相关函数 分析 一、高斯噪声 的 自相关函数 分析 ---- 高斯噪声 N(n) 其自相关函数为 r_N(m) 该噪声 方差为 1 , r_N(0) = 噪声方差..., 其余的 r_N(m) 随着绝对值增加 , 都趋于 0 ; 由于 高斯噪声是随机的 , 噪声信号 是 功率信号 , 在 m = 0 时 , 是完全相关的 , 相关函数值就是功率值 ,...\delta(n) 信号 , \delta(n) 信号的傅里叶变换为 1 , 其在所有的频率上其 功率密度函数 都是 1 , 在所有的频率上都是有功率分布的 ; 下图是 " 高斯噪声..." 与 " 自相关函数 " 的图 : 在 m = 0 时 , 高斯噪声 的 " 自相关函数 " r_N(0) 是该噪声的 功率 , 此时相关最大 ; 一旦 高斯噪声 错开一点 , 即...m \not= 0 , 那么其相关就很小 会趋于 0 ;

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LabVIEW仿真单频脉冲信号+线性调频信号+高斯噪声信号

前言 本文基于 LabVIEW 仿真了单频脉冲信号(先导脉冲)和线性调频信号,全程伴有高斯噪声。 一、单频脉冲信号 单频脉冲信号由正弦信号 * 脉冲信号组合而成。...如果一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯噪声。...1、信号参数 高斯噪声 采样数 = 仿真信号时间总长度(s) * 采样率(Hz) 标准差 = \sqrt{噪声信号-方差} 2、仿真图 ①、前面板 ②、程序框图 四、合成信号 将上述单频脉冲信号...、线性调频信号、高斯噪声信号合成,并做个 FFT 进行频域分析。...1、前面板 2、程序框图 五、代码自取 CSDN 链接:LabVIEW仿真单频脉冲信号+线性调频信号+高斯噪声信号

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图像处理-图像噪声

图像噪声 噪声 噪声一般指热噪声、散弹噪声等,它们与信号的关系是相加,不管有没有信号,噪声都存在。 高斯噪声包括热噪声和散粒噪声。...在通信信道测试和建模中,高斯噪声被用作噪声以产生高斯噪声。...高斯噪声只是噪声的一种,另有泊松噪声等,高斯噪声在通信领域中指的是一种各频谱分量服从均匀分布(即噪声),且幅度服从高斯分布的噪声信号。...因其可加、幅度服从高斯分布且为噪声的一种而得名。 而乘噪声一般由信道不理想引起,它们与信号的关系是相乘,信号在它在,信号不在他也就不在。...高斯噪声的二阶矩不想关,一阶矩为常数,是指先后信号在时间上的相关高斯噪声包括热噪声和散粒噪声

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c 语言壳项目,C 壳工具,快速完成加密保护

当前C# .net语言的应用范围越来越广泛,IIS 的服务器架构后台代码、桌面应用程序的 winform 、Unity3d 的逻辑脚本都在使用。C# .net 具备强大的便捷特性,使得开发成本极低。...而作为一款.net 语言,也有它让开发者头疼的弊病——非常容易被反编译。市面上的 Dnspy, ILspy,de4dot等工具可以非常容易反编译出被混淆保护的C# .net 程序。...01解决方案 深思自主研发了为 C# .net 语言做保护的外壳:Virbox Protector .NET版。...将C# .net 编译成的执行程序(.exe),动态库(.dll)直接拖入壳工具即可完成保护操作,十分方便。并且在效果上已经完全看不到源码中的逻辑。...3、因此添加了强名称的程序壳时要去除强名称, 并在壳后重新添加强名称。 05函数级保护-代码加密 原理 代码加密是使用动态代码技术,将原始方法字节码加密,执行时才将方法解密并执行的保护方式。

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图像处理-图像滤波

图像滤波 噪声 噪声一般指热噪声、散弹噪声等,它们与信号的关系是相加,不管有没有信号,噪声都存在。 高斯噪声包括热噪声和散粒噪声。...在通信信道测试和建模中,高斯噪声被用作噪声以产生高斯噪声。...高斯噪声只是噪声的一种,另有泊松噪声等,高斯噪声在通信领域中指的是一种各频谱分量服从均匀分布(即噪声),且幅度服从高斯分布的噪声信号。...因其可加、幅度服从高斯分布且为噪声的一种而得名。 而乘噪声一般由信道不理想引起,它们与信号的关系是相乘,信号在它在,信号不在他也就不在。...一般通信中把随机看成是系统的背景噪声; 而乘随机看成系统的时变性(如衰落或者多普勒)或者非线性所造成的。

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C语言变量声明冒号的用法

为了节省存储空间,并使处理简便,C语言又提供了一种数据结构,称为“位域”或“位段”。所谓“位域”是把一个字节中的二进位划分为几 个不同的区域,并说明每个区域的位数。...,其形式为: struct 位域结构名 { 位域列表 }; 其中位域列表的形式为: 类型说明符 位域名:位域长度 例如: struct bs { int a:8; int b:2; int c:...例如: struct bs { int a:8; int b:2; int c:6; }data; 说明data为bs变量,共占两个字节。其中位域a占8位,位域b占2位,位域c占6位。...例如: struct bs { unsigned a:4 unsigned :0 /*空域*/ unsigned b:4 /*从下一单元开始存放*/ unsigned c:4 } 在这个位域定义中...,a占第一字节的4位,后4位填0表示不使用,b从第二字节开始,占用4位,c占用4位。

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C语言指针 1 引发的思考

问题背景 最近有小伙伴对于 C 语言中指针的运算有点疑问:指针变量 1 之后,到底向后偏移了几个字节呢?...指针的类型不是机器码中的一部分,而是C语言提供的一种抽象,帮助程序员避免寻址错误。 每个指针都有一个值。这个值是某个指定类型的对象的地址。...NULL 指针 C语言标准中定义了 NULL 指针,作为一种特殊的指针变量,其指向的内容为空(即不指向任何东西)。将其赋值给某个指针变量,表示该指针目前并未指向任何东西。...C语言中的类型转换有两种:隐式类型转换和强制类型转换。...指针运算 C语言的指针运算有两种形式。 第一种:指针 ± 整数 这种计算出来的值,会根据该指针指向的某种数据类型的大小进行伸缩。

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【机器学习 | 噪声检验】检验模型学习成果 & 检验平稳最佳实践,确定不来看看?

此外,噪声序列还用于测试和校准设备,以及进行随机分析和模拟实验。 在时间序列中,噪声检验除了用于在预测前判断平稳序列是否随机外,还能有哪些用法呢?...自相关图 由定义知,噪声完全无自相关,除0阶自相关系数为1外,理想情况下∀k,(k>0) ,延迟k阶的样本自相关系数均为0。...如果一个序列中有较多自相关系数的值在边界之外,那么该序列很可能不是噪声序列。上图中自相关系数均在边界之内,为噪声序列。...假设条件: H0:ρ1=ρ2=…=ρm=0 (滞后m阶序列值之间相互独立,序列为独立同分布的噪声) H1:∃ρk≠0$,1<=k<=m (滞后 m 阶序列值之间有相关,序列为非独立同分布的噪声)...判断准则: LB统计量小于选定置信水平下的临界值,或者 p 值大于显著水平(如0.05),不能拒绝原假设,序列为噪声; LB统计量大于选定置信水平下的临界值,或者 p 值小于显著水平(如0.05)

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时间序列和噪声

例如,热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度,通常可以认为它们是噪声高斯噪声的概念——."..."指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数          高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声           高斯分布——也称正态分布,又称常态分布。...Toolbox——统计工具箱   Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱;Simulink Toolbox——动态仿真工具箱;Wavele Toolbox——小波工具箱 5 什么是噪声...答:噪声一般指热噪声、散弹噪声等,它们与信号的关系是相加,不管有没有信号,噪声都存在。而乘噪声一般由信道不理想引起,它们与信号的关系是相乘,信号在它在,信号不在他也就不在。...一般通信中把随机看成是系统的背景噪声;而乘随机看成系统的时变性(如衰落或者多普勒)或者非线性所造成的。

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基于MATLAB的AM调制解调「建议收藏」

在课程设计中,系统开发平台为Windows XP,MTALAB 2007,程序设计语言采用MATLAB 2007,程序运行平台为MATLAB 2007。...叠加噪声的AM解调   在实际信号传输过程中,通信系统不可能避免的会遇到噪声。这次设计使用的高斯噪声高斯噪声是最基本的噪声和干扰模型。...噪声是叠加在信号上的一种噪声,而且无论有无信号,噪声都始终存在,因此通常称它为噪声或者干扰。噪声噪声功率谱密度在所有的频率上均为一常数。...如果噪声取值的概念服从高斯分布,则称这样的噪声高斯噪声。通过在信道中叠加噪声,并绘制出相应的波形与频谱图,并与原始信号进行比较,分析噪声对信号的影响。...%求模 噪声,信噪比为20: d=awgn(Uam,20); %噪声,信噪比为20 op=fft(d,300); %进行傅里叶变换 mm=abs(op); %求模

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基于MATLAB的AM调制解调

在课程设计中,系统开发平台为Windows XP,MTALAB 2007,程序设计语言采用MATLAB 2007,程序运行平台为MATLAB 2007。...叠加噪声的AM解调 在实际信号传输过程中,通信系统不可能避免的会遇到噪声。这次设计使用的高斯噪声高斯噪声是最基本的噪声和干扰模型。...噪声是叠加在信号上的一种噪声,而且无论有无信号,噪声都始终存在,因此通常称它为噪声或者干扰。噪声噪声功率谱密度在所有的频率上均为一常数。...如果噪声取值的概念服从高斯分布,则称这样的噪声高斯噪声。通过在信道中叠加噪声,并绘制出相应的波形与频谱图,并与原始信号进行比较,分析噪声对信号的影响。...上图是噪声后AM信号波形图与频谱图,图中横坐标和纵坐标分别对应表示时间和信号幅值。可以看出噪声后对信号有一定的影响,但影响不大,基本可以看出原始波形。 上图还显示了解调后信号所对应的频谱。

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【J机器学习 | 噪声检验】检验模型学习成果 & 检验平稳最佳实践,确定不来看看?

此外,噪声序列还用于测试和校准设备,以及进行随机分析和模拟实验。在时间序列中,噪声检验除了用于在预测前判断平稳序列是否随机外,还能有哪些用法呢?...自相关图由定义知,噪声完全无自相关,除0阶自相关系数为1外,理想情况下∀k,(k>0) ,延迟k阶的样本自相关系数均为0。...如果一个序列中有较多自相关系数的值在边界之外,那么该序列很可能不是噪声序列。上图中自相关系数均在边界之内,为噪声序列。...=ρm=0 (滞后m阶序列值之间相互独立,序列为独立同分布的噪声)H1:∃ρk≠0$,1<=k<=m (滞后 m 阶序列值之间有相关,序列为非独立同分布的噪声)其中, ρk 为延迟k阶的自相关系数...判断准则:LB统计量小于选定置信水平下的临界值,或者 p 值大于显著水平(如0.05),不能拒绝原假设,序列为噪声;LB统计量大于选定置信水平下的临界值,或者 p 值小于显著水平(如0.05),拒绝原假设

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