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利用MATLAB生成高斯白噪声

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简介：
本简介介绍如何使用MATLAB软件来生成高斯白噪声，并探讨其在通信系统仿真中的应用。 经过修改的函数用于生成高斯白噪声，在MATLAB环境中使用。

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  • 利用MATLAB生成高斯白噪声
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    本简介介绍如何使用MATLAB软件来生成高斯白噪声，并探讨其在通信系统仿真中的应用。 经过修改的函数用于生成高斯白噪声，在MATLAB环境中使用。
     
  • 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。
     
  • 在MATLAB中生成高斯白噪声
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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，包括必要的函数和参数设置，适用于信号处理与通信领域的初学者。 在MATLAB中生成高斯白噪声的方法有很多种。可以使用内置函数如`awgn`或`wgn`来添加已知信噪比的高斯白噪声到信号上，或者直接利用随机数发生器函数如`randn`来自定义产生特定特性的高斯白噪声序列。具体实现时需要根据实际应用场景选择合适的方法和参数设置以满足需求。
     
  • 利用MATLAB分析高斯白噪声
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    本简介介绍如何运用MATLAB软件对高斯白噪声进行频谱分析、统计特性评估及信号处理中的应用研究。 使用MATLAB对高斯白噪声的频谱、自相关函数以及功率谱进行分析。
     
  • 利用C++生成高斯噪声
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    本项目通过C++编程实现高斯噪声的生成，适用于信号处理、图像处理及通信系统中的模拟与测试。代码简洁高效，易于理解与应用。 用C++实现高斯噪声的产生，并可以将其添加到图像上。该过程允许用户设定高斯噪声的均值和方差。
     
  • 生成高斯白噪声与有色噪声的MATLAB代码
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    本资源提供了一段用于在MATLAB环境中生成高斯白噪声和有色噪声的代码。适合于信号处理及通信系统仿真研究。 这里有三段程序：一段用于产生高斯白噪声，另一段将信号加载到高斯白噪声上，还有一段用于生成有色噪声。这些程序是我搜集后分享给大家的。
     
  • 生成高斯白噪声与有色噪声的MATLAB代码
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    本资源提供了一套详细的MATLAB代码示例，用于生成高斯白噪声和不同特性的有色噪声。通过这些代码，用户可以深入理解各种噪声模型及其在信号处理中的应用。 这里有三段程序：一是产生高斯白噪声的程序；二是信号加载高斯白噪声的程序；三是产生有色噪声的程序。这些是我搜集后特此分享给大家的。
     
  • 高斯白噪声Matlab代码与GNG Verilog IP内核高斯噪声生成器
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    本项目提供了一套用于生成高斯白噪声的Matlab代码及Verilog实现的Gaussian Noise Generator (GNG) IP核心，适用于通信系统中的模拟测试和信号处理。 高斯白噪声MATLAB代码及GNG Verilog IP内核介绍 该内核生成标准正态分布的白高斯噪声，适用于将误码率（BER）测量到极低水平（约$10^{-15}$）。它采用64位组合Tausworthe随机数发生器和逆累积分布函数的近似值来实现这一目标。所得的概率密度函数为高斯分布，最大范围可达9.1$\sigma$。 目录结构如下： - doc：设计文件 - sim：模拟文件 - modelsim：ModelSim 模拟目录 - c：C 代码 - matlab：MATLAB 代码和 CMEX 代码 - rtl：RTL 代码（Verilog） - TB：测试基准代码（SystemVerilog） - syn：综合目录 - ise：Xilinx ISE 项目目录 作者为广西刘。
     
  • 非高斯过程生成：利用Matlab从高斯白噪声创建非高斯随机过程
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    本文介绍了一种使用MATLAB软件从高斯白噪声出发生成非高斯随机过程的方法，并提供了详细的实现步骤和代码示例。 在当前文件中，将高斯过程转换为非高斯过程的方法基于基于矩的Hermite变换模型（MBHTM），并使用三次变换实现。这种方法已在相关文献[1]中有过描述，但主要参考了文献[2]来编写代码。非高斯性通过设定目标偏度和峰度引入，不过这种转换仅适用于特定范围内的偏度和峰度值（具体细节见文献[2]）。 文件包括三个.m文件： - MBHTM.m：这是生成非高斯过程的主要函数。 - Example.m：这是一个示例文件。 - fitDistEtienne.m：此脚本是根据matlab的fitdist函数进行修改而来的，用于Example.m中使用。 这是一版初期版本的脚本，因此未来可能会有变动。我没有做任何新的工作，所有的贡献都应归功于文献[1]和[2]。欢迎对改进脚本提出评论或建议！