matlab 产生白噪声 这样：randn函数产生高2113斯分布序列，例如：y=randn(1，2500)；y=y/std(y)；y=y-mean(y)；a=0.0128；b=sqrt(0.9596)；y=a+b*y；y=rand(1，100)；均与5261分布R＝exprnd(MU，m，n)生成m×4102n形式的指数分布的随机数矩阵1653。RAYLCDF Rayleigh cumulative distribution function.P=RAYLCDF(X，B)returns the Rayleigh cumulative distributionfunction with parameter B at the values in X.The size of P is the common size of X and B.A scalar inputfunctions as a constant matrix of the same size as the other input.扩展资料：注意事项在matlab中无论是wgn还是awgn函数，实质都是由randn函数产生的噪声。即，wgn函数中调用了randn函数，而awgn函数中调用了wgn函数。根据awgn的实现代码可以知道“向已知信号添加某个信噪比（SNR）的高斯白噪声”，即：awgn(x，snr，’measured’，'linear’)，命令的作用是对原信号x添加信噪比（比值）为SNR的噪声，在添加之前先估计信号x的强度。直接对原始信号添加噪声：y=x+rand(length(x)，1)y=x+randn(length(x)，1)）
matlab 产生白噪声 y=randn(1，100)；高斯分布 y=rand(1，100)；均与分布 R＝exprnd(MU，m，n)生成m×n形式的指数分布的随机数矩阵。RAYLCDF Rayleigh cumulative distribution function.P=。
高斯噪声的方差和信噪比有关系吗？ 天天_666(站内联系TA)有关系 要想估计信噪比，其实要绘制光子转移曲线爱红茶的猫(站内联系TA)有关系的。可以使用matlab函数wgn（）或awgn（）生成或为已知信号添加白噪声。。
高斯噪声的方差和信噪比有关系吗 有关系，要想估计信噪比，其实要绘制光子转移曲线.可以使用matlab函数wgn（）或awgn（）生成或为已知信号添加白噪声.详细用法可以查看matlab help.rackby我只知道MATLAB提供了awgn函数来实现在输入信号中叠加一定强度的高斯白噪声信号，噪声的强度由输入参数确定，有以下几种：\\x0dawgn(x，snr)\\x0d把高斯噪声叠加到输入信号x中，snr以dB形式指定噪声的功率\\x0dawgn(x，snr，sigpower)\\x0d假设了输入信号的功率为sigpower，单位dBW\\x0dawgn(x，snr，'measured')\\x0d首先计算输入信号x的功率，然后按照snr添加相应功率的高斯白噪声\\x0dawgn(x，sn，…，state)\\x0d将随机数种子设置为state，其中…可以是sigpower或 mearsured.\\x0d单从函数来看，没有噪声方差与snr的直接联系，但是如果你要计算或估计一个噪声的功率的话，肯定要用到上述函数之一，这就与snr有关了.
光学设计软件有哪些？ 去 StackExchange 发现了https：// physics.stackexchange.com /questions/38865/free-optics-simulation-programs这个帖子，里面有很多新线索。我自己又在 GitHub 。
如何利用模态分析来解决振动问题 基于环境振动的实验模态分析主要针对一些激励不可测的工程问题，如研究飞行器在飞行中的运行模态，或诸如海洋平台、桥梁、摩天大楼之类难以施加激励的大型 结构的动态特性。本文重点研究了随机子空间方法在环境振动模态分析领域的应用。针对随机子空间法在工程应用中耗时长的不足，本文还研究了工程应用中比较经典的自互谱法，该 方法可以作为随机子空间法的补充。首先，通过查阅大量国内外相关文献，对环境振动模态分析领域的状况作了综述，阐述了基于环境振动的模态分析在现代工程应用中的重大意义，详细介绍了该领域 各种方法的发展历程，并说明了相关方法的研究现状。其次，研究了自互谱法和随机子空间法的理论。自互谱法作为环境激励实验模态分析的一种实用的经典方法，用响应点和参考点间的功率谱曲线来代替频响函数曲线，并由响应点和参考点之间响应的传递率得出振型。本文通过对相关理论的推导，说明了自互谱法与基于频响 函数的峰值摄取法是近似相通的，同时对该方法的优缺点作了叙述。随机子空间法是本文的论述重点，它运用了行空间投影的理论，通过QR分解和SVD分解以及 最小二乘估计来识别离散后的系统状态空间矩阵，从而得到系统的动力学特性参数，识别精度较高。本文详细的推导了随。
