1、首先介绍一下simulink中的有限带宽白噪声模块，启动matlab后，启动此工具，添加下图所示模块。添加模块后，双击打开设置界面后，点击下方help，查看该功能说明。。

2、其中如下图1Sampletime有对应公式，这是对仿真系统的要求，实际计算好后，这是一个定值，这里记为参数tc。而对于下图2两个参数分别表示功率谱密度和随机数起始，如果不改变seed起始，每次使用此模块生成的高斯白噪声，不会发生任何变化，这也是使用该模块相比wgn函数的优势（可以每次运行结果一致，噪声可控）。。

3、所以，simulink中想生成多大功率谱密度，直接设置参数即可，这里设置为tc设为1*10e-并生成了图像。。

4、而对于wgn函数，需要用第四个参数控制单位，如果不进行设置则单位为dBW，需要进行设置，将其改为线性W这一单位，具体使用如下图所示。。

5、wgn中设置p并不能控制序列功率谱密度，通过下图所示公式进行换算即可。按照该公式编写相应程序。。

6、实际使用时，对参数进行相应设置，即可达到和使用前述模块同样的效果。输出使用该函数生成的噪声图像，和使用simulink模块进行比较，可以看到幅值完全相同，并使用std函数处理两组数据，比较标准差，两组标准差相等。这说明通过控制参数p可成功控制功率谱密度。这样，两种方式控制普密度，介绍完成。。

1、首先介绍一下simulink中的有限带宽白噪声模块，启动matlab后，启动此工具，添加下图所示模块。

2、添加模块后，双击打开设置界面后，点击下方help，查看该功能说明。

1、首先介绍一下simulink中的有限带宽白噪声模块，启动matlab后，启动此工具，添加下图所示模块。

1、高斯噪声是指噪声的概率密度函数服从高斯分布，白噪声是指噪声的任意两个采样样本之间不相关，两者描述的角度不同。

2、严格地说，白噪声只是一种理想化模型，因为实际噪声的功率谱密度不可能具有无限宽的带宽，否则它的平均功率将是无限大，是物理上不可实现的。

3、然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。

4、一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。

5、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白噪声。

6、用matlab怎么做出来标准白噪音、生成高斯分布的随机数就用randn()。

7、y=randn(1,2500)y=y/std(y)y=y-mean(y)a=0.0128b=sqrt(0.9596)y=a+b*y%a为期望，b为标准差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。

8、要给指定信号加噪就用awgn()。

1、问题高斯白噪声是什么高斯白噪声、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，则称它为高斯白噪声。

2、热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。

3、所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数，而白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性。

4、这是考查一个信号的两个不同方面的问题。

5、高斯随机过程是指它的任意n维(n=…)概率密度函数，可以表示为、f(x,xtt)=(3-3)式中，=为相关系数矩阵的行列式，=是行列式中元素所对应的代数余因子。

6、式子(3-1)就是高斯白噪声所对应的数学函数模型问题什么是标准高斯白噪声高斯噪声是指噪声的概率密度函数服从高斯分布，白噪声是指噪声的任意两个采样样本之间不相关，两者描述的角度不同。

7、严格地说，白噪声只是一种理想化模型，因为实际噪声的功率谱密度不可能具有无限宽的带宽，否则它的平均功率将是无限大，是物理上不可实现的。

8、李备然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。

9、一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。

10、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白噪声。

11、用matlab怎么做出来标准白噪音、生成高斯分布的随机数就用randn()。

12、y=randn(1,2500)y=y/std(y)y=y-mean(y)a=0.0128b=sqrt(0.9596)y=a+b*y%a为期望，b为标准差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。

13、要给指定信号加噪就用awgn()。

14、问题高斯白噪声的介绍所谓高斯白噪声(WhiteGaussianNoise)中的高斯是指概率分布是正态函数，而白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性。

15、这是考查一个信号的两个不同方面的问题。

16、问题通信原理中为什么选用高斯白噪声高斯白噪声，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。

17、在通信系统的理论分析中，特别是在分析、计算系统抗噪声性能时，经常假定系统中信道噪声(即前述的起伏噪声)为高斯型白噪声。

18、其原因在于高斯型白噪声可用具体数学表达式表述，便于推导分析和运算。

19、高斯型白噪声确实反映了实际信道中的加性噪声情况，比较真实地代表了信道噪声的特性。

20、问题高斯白噪声棚扰行通常是指噪声的什么量服从高斯分布高斯白噪声、如果一个噪声，它的瞬时值服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。

21、瞬时值指的是概率密度函数，高斯分布指的是正态分布。

22、问题白噪声的方差等于什么标准正态白噪声，其均值为0、方差为1。

23、假设标链哗准正态白噪声的功率谱为常数C。

24、那么功率谱曲线下的面积等于白噪声的方差，其值为1。

25、对于有限频带(0，fc)的标准正态白噪声，Cfc=1C=1/fc.(此处指单边谱)问题高斯白噪声有哪两种表示形式热噪声和散粒噪声是高斯白噪声高斯白噪声、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,则称它为高斯白噪声.　　所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数,而白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性.这是考查一个信号的两个不同方面的问题.　　短波信道存在多径时延、多普勒频移和扩散、高斯白噪声干扰等复杂现象.为了测试短波通信设备的性能,通常需要进行大量的外场实验.相比之下,信道模拟器能够在实验室环境下进行类似的性能测试,而且测试费用少、可重复性强,可以缩短设备的研制周期.所以自行研制信道模拟器十分必要.　　信道模拟器可选用比较有代表性的Watterson信道模型(即高斯散射增益抽头延迟线模型),其中一个重要环节就是快速产生高斯白噪声序列,便于在添加多普勒扩展和高斯白噪声影响时使用.传统的高斯白噪声发生器是在微处理器和DSP软件系统上实现的,其仿真速度比硬件仿真器慢的多.因此,选取FPGA硬件平台设计高斯白噪声发生器可以实现全数字化处理,同时测试费用少、可重复性强、实时性好、速度快,能较好地满足实验需求.　　本文提出了一种基于FPGA的高斯白噪声序列的快速产生方案.该方案根据均匀分布和高斯分布之间的映射关系,采用适合在FPGA中实现的折线逼近法.该方法实现简单,快速且占用的硬件资源少,而且采用VHDL语言编写,可移植性强,并可灵活地嵌入调制解调器中使用.　　1均匀分布随机数发生　　1m序列发生器　　伪随机噪声具有类似随机噪声的一些统计特性,且便于重复产生和处理,因此获得了广泛的应用.m序列就是一种常用的伪随机序列,该序列又被称作长线性反馈移存序列.m序列是由线性反馈移位寄存器产生的周期长的一种序列.如果选用n级线性反馈移位寄存器,则m序列的周期为(2n-1).对于m序列来说,将n级线性反馈移位寄存器状态看成无符号整数,则状态的取值范围为1～(2n-1),并且在m序列的一个周期内,移位寄存器的每种状态都会出现且只出现一次,但要注意线性反馈移位寄存器的初始状态设定为非零值,并且在给定任意非零初始状态时,m序列的周期都不变.显然,移位寄存器的状态值是服从均匀分布随机数.制作m序列发生器时,线性反馈移位寄存器的反馈线连接情况可通过查找本原多项式来得到(系数为1表示对应位有反馈线连接,为0表示对应位无反馈线连接).所以,线性反馈移位寄存器反馈线的数目以及模2加法器的数目直接决定于本原多项式的项数.为降低硬件资源的消耗,设计时可选取项数少的本原多项式.为了使伪随机序列的周期足够长以满足设计要求,采用的本原多项式为、x18+x7+1,即用一个18级线性反馈移位寄存器就可产生周期为(218-1)的m序列.其连线如图1所示.　　2降低相关性模块　　高斯白噪声信号是一个随机过程,每个样值点都是一个高斯变量,其双边功率谱密度为常数N0／2,即、由(2)式可见,高斯白噪声在任意两个不同时刻的采样信号是统计独立的.但是,从m序列的产生过程可见,每个时钟周期中,线性反馈移位寄存器只移出一个高位,并反馈一个值给低位,所以,相邻的几个状态之间不是完全独立的.这必然影响高斯白噪声任意两个不同时刻采样信号之间的独立性.所以要进行非相关性操作.为了减小相关性,通常的方法是产生高斯序列后再接一个交织器,把高斯序列出现的前后顺序打乱.但建交织器要占......>>问题高斯白噪声e=0是什么意思假设用x(t)表示白噪声,0均值是指、E(x(t))=0,也就是随机变量的数学期望为0.从你的问题可以看出,这里的高斯白噪声应该一个多维的随机变量.对于任何一个白噪声,都可以进行0均值化处理.问题高斯噪声和白噪声的区别高斯噪声是一种具有正态分布(也称作高斯分布)概率密度函数的噪声。

26、换句话说，高斯噪声的值遵循高斯分布或者它在各个频率分量上的能量具有高斯分布。

27、白噪储是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。

28、所有频率具有相同能量的随机噪声称为白噪声。

1、是时域信号。