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限高斯白噪声的Matlab实现

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简介：
本文介绍了在MATLAB环境下实现加限高斯白噪声的方法，探讨了其原理及应用，并提供了详细的代码示例和参数分析。 对信号添加带限高斯白噪声；可以调节信噪比；可以调节噪音的频率范围。

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  • 限高斯白噪声的Matlab实现
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    本文介绍了在MATLAB环境下实现加限高斯白噪声的方法，探讨了其原理及应用，并提供了详细的代码示例和参数分析。 对信号添加带限高斯白噪声；可以调节信噪比；可以调节噪音的频率范围。
     
  • MATLAB多种技术去除高斯白噪声-1.zip_去噪_去噪声_高斯_去除白噪声_去高斯白噪声
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    本资源提供了一套利用MATLAB实现多种算法去除信号中高斯白噪声的方法，适用于研究和工程应用中的信号处理需求。包含代码示例与分析文档。 Matlab方法去除高斯白噪声效果很好且实用，代码全面有效。
     
  • MATLAB中的高斯白噪声
    优质
    本教程介绍在MATLAB中如何生成和使用高斯白噪声，涵盖基本概念、实现方法及应用示例。适合初学者学习掌握。 了解Simulink的基本图符库，并能做出简单的高斯白噪声仿真。使用一个高斯白噪声发生器模块来生成高斯白噪声信号，使其通过三个带宽不同的低通滤波器系统，然后观察并比较输出信号的时域波形。
     
  • MATLAB生成高斯白噪声
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    本教程详细介绍了如何使用MATLAB软件生成高斯白噪声的过程，包括所需函数及参数设置，适用于信号处理和通信系统模拟。 在MATLAB中有两个函数可以产生白噪声。其中一个函数用于生成高斯白噪声，并且可以让MATLAB输出该高斯信号的时域波形和频谱。
     
  • Python实现的高斯白噪声程序
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    本程序利用Python语言实现生成高斯白噪声的功能，适用于信号处理与通信系统中的模拟测试。用户可自定义参数以获取所需特性的噪声样本。 使用Python生成高斯白噪声，并允许设置信噪比。
     
  • 生成带宽受限的高斯白噪声
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    本研究探讨了一种在带宽限制条件下生成高斯白噪声的有效方法，旨在通信和信号处理领域提供更真实的模拟测试环境。 在MATLAB中生成均值为零、方差为一的高斯白噪声，并对信号进行带限处理。
     
  • 高斯白噪声 MATLAB 资源.zip
    优质
    本资源包提供了一系列关于在MATLAB环境下生成、分析和处理高斯白噪声信号的工具和示例代码，适用于科研与教学。 在MATLAB中生成高斯白噪声可以通过编写代码实现，而不是直接调用内置的函数。对于需要手动编码的朋友，可以找到相关资源进行下载。
     
  • 130401.rar_blocks信号_高斯白噪声和白噪声
    优质
    本资源探讨了通信系统中高斯白噪声与白噪声的影响，提供了相关理论分析及仿真代码，适用于研究与学习。 1. 生成一个“Blocks”信号。 2. 向其添加高斯白噪声。 3. 使用 db3 小波进行分解，以展示信号和噪声在各个尺度上的表现。
     
  • C语言中高斯白噪声的实现.txt
    优质
    本文档介绍了如何在C语言编程环境中生成高斯白噪声，包括相关的理论知识和具体的代码实现方法。 Routine mrandom is designed to generate random numbers (pseudo-white noise). The input parameters are as follows: - n: the number of requested random data points; an integer. - iseed: the seed for generating pseudo-random data. It must be initialized by the main program, with a suggested value of ISEED=12357. The cycle length of this sequence is 1,048,576. - itype: specifies the distribution type of random data: - itype=1: uniformly distributed from 0.0 to 1.0 - itype=2: uniformly distributed with a mean of 0.0 and variance (power) p=1.0 - itype=3: uniformly distributed with a mean of 0.0 and variance (power) p=p. - itype=4: Gaussian distribution with a mean of 0.0 and variance (power) p=1.0 - itype=5: Gaussian distribution with a mean of 0.0 and variance (power) p=p. - p: the variance (power) of random data, used only when itype is either 3 or 5. The output parameter: - u: an n-dimensional real array where the generated data will be stored from u(0) to u(n-1).