MATLAB wgn函数产生高斯白噪声程序
窄带高斯过程的同相分量和正交分量的统计特性如何？ 若该高斯过程平稳，则其同相分量和正交分量亦为平稳的高斯过程，方差相同，同一时刻的同相分量和正交分量互不相关或统计独立。
什么是加性高斯白噪声 AWGN（加性高斯白噪声）2113加性高斯白噪声（AWGN）从统计上而言5261是随机无线噪声，4102其特点是其通信信1653道上的信号分布在很宽的频带范围内。高斯白噪声的概念.\"白\"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.加性高斯白噪声在通信领域中指的是一种各频谱分量服从均匀分布（即白噪声），且幅度服从高斯分布的噪声信号。因其可加性、幅度服从高斯分布且为白噪声的一种而得名。该噪声信号为一种便于分析的理想噪声信号，实际的噪声信号往往只在某一频段内可以用高斯白噪声的特性来进行近似处理。由于AWGN信号易于分析、近似，因此在信号处理领域，对信号处理系统（如滤波器、低噪音高频放大器、无线信号传输等）的噪声性能的简单分析(如：信噪比分析)中，一般可假设系统所产生的噪音或受到的噪音信号干扰在某频段或限制条件之下是高斯白噪声。加性高斯白噪声只是白噪声的一种，另有泊松白噪声等
高斯白噪声的自相关函数是什么？
白噪声的方差等于什么
为分析通信系统的抗噪声性能，一般常用什么作为噪声模型 由于加性噪声只对已调信号的接收产生影响，因而调制系统的抗噪声性能可用解调器的抗噪声性能来衡量。。
已知窄带高斯噪声的功率谱密度为P（W），那它的同相分量和正交分量的功率谱密度是多少？如何求来的？ 均值为0的窄带平稳高斯过程，其同相分量、正交分量都是平稳高斯过程，且均值都为0，方差也相同。那么他们的功率谱密度应该都是P(ω)。可以参考《通信原理（第5版）》樊昌信。
如何用matlab产生一个均值为1，方差为0.2的高斯白噪声 用matlab产生一个均值为1，方差为0.2的高斯白噪声的方法如下：1、R=normrnd(MU，SIGMA)2、R=normrnd(MU，SIGMA，m)3、R=normrnd(MU，SIGMA，m，n)4、假设输入信号e68a847a686964616f31333365643661为X，则给X加上一个均值为0，方差为1的高斯白噪声信号的方法为：Y=X+normrnd(0，1)；5、%设置采样区间k=(0：300)'/100；6、%计算采样值x=sin(2*pi*k)；7、%施加高斯白噪声y=awgn(x，0)；figure(1)；8、%设置绘图位置，左下角距屏幕左200像素，下200像素，宽800像素，高300像素set(gcf，'Position'，[200，200，800，300])；9、%绘图网格1*2，左图绘制原始信号，右图绘制噪声信号subplot(1，2，1)，plot(k，x)；subplot(1，2，2)，plot(k，y)；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。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。热噪声和散粒噪声是高斯白噪声
窄带高斯白噪声通过dsb相干解调，其输出功率是输入功率的多少倍 窄带高斯白噪声通过dsb相干解调，其输出功率是输入功率的0.5倍，因为DSB调制系统的制度增益为2。这说明，DSB信号的解调器使信噪比改善了一倍。这是因为采用同步解调，把噪声中的正交分量抑制掉了，从而使噪声功率减半。当高斯噪声通过以为中心角频率的窄带系统时，就可形成窄带高斯噪声窄带高斯噪声的特点是频谱局限在附近很窄的频率范围内，其包络和相位都在作缓慢随机变化。如用示波器观察其波形，它是一个频率近似为，包络和相位随机变化的正弦波。扩展资料窄带高斯白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。它的功率谱密度函数在整个频域内是常数，即服从均匀分布。是因为它类似于光学中包括全部可见光频率在内的白光。高斯型白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性和功率谱密度函数均匀性，二者缺一不可。参考资料来源：—窄带高斯白噪声参考资料来源：—dsb-sc参考资料来源：—DSB参考资料来源：—高斯白噪声
