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为什么“采样频率越高 量化噪声越小”,这是什么原理 白噪声的叠加

2021-03-18知识4

matlab怎么实现正弦波和一个白噪声的叠加?求代码 t=0:.1:4*pi;y=sin(t)+rand(1,length(t));plot(t,y);

用MATLAB实现一个正弦曲线和一个白噪声的叠加 t=0:.01:2*pi;y1=sin(t);y2=2*rand(1,629);plot(t,y1+y2);

怎样用matlab给一个复信号叠加一个副高斯白噪声信号?我要给一个已知的复信号叠加一个零均值零方差的复高斯白噪声,但我不知道怎样用matlab产生这个复高斯白噪声信号,想过。

如何对一幅图像叠加白噪声得到其对应的白噪声图? 加入随机点噪声>;>;G=imread('D:\\gem.bmp');I=rgb2gray(G);snoise=0.1*randn(size(I));A=imadd(I,im2uint8(snoise));加入椒盐噪声>;>;I=imread('moon.tif');J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);加入高斯噪声.

怎样用matlab给一个复信号叠加一个副高斯白噪声信号?产生复高斯白噪声序列,但我不知道这样产生的复高斯白噪声序列是不是均值为零。想过用rand()命令产生两个实高斯序列。

在MATLAB软件平台下,在3000HZ以上频段产生一个白噪声,叠加到原始语音信号上,怎么弄? 数据点相同,然后叠加,如x=x1+x2,x1和x2数据长度要相同

labview如何实现1000次叠加平均消噪,信号为正弦和白噪声? 通过叠加将噪声的影响减小。就是找到某个点,然后找到与该点对应的在其他周期内的点,将这些点相加求平均就可以了,只不过相加的个数越多,求平均后去噪效果越好。。

labview8.6如何实现1000次叠加平均消噪,信号为正弦和白噪声的叠加 其实也不难实现。给你提供一个参考文献:http://wenku.baidu.com/view/8f892b3610661ed9ad51f3ad.html其实就是找到某个点,然后找到与该点对应的在其他周期内的点,将这些点相加求平均就可以了,只不过相加的个数越多,求平均后去噪效果越好。

用MATLAB实现一个正弦曲线和一个白噪声的叠加

为什么“采样频率越高 量化噪声越小”,这是什么原理 所谓量化就是把采集到的数值送到量化器(A/D转换器)编码成数字,每个数字代表一次采样所获得的声音信号的瞬间值。量化时,把整个幅度划分为几个量化级(量化数据位数),把落入同一级的样本值归为一类,并给定一个量化值。量化级数越多,量化误差就越小,声音质量就越好。目前常用量化数据位来表示量化级,例如数据位为8位,则表示28个量化级,最高量化级有216个(=65536个)等级。量化过程存在量化误差,反映到接收端,这种误差作为噪声再生,称为量化噪声。增加量化位数能够把噪声降低到无法察觉的程度,但随着信号幅度的降低,量化噪声与信号之间的相关性变得更加明显。天猫美国普卫欣提示:雾霾天气出行记得做好防护。化与信噪比模拟信号的量化带来了量化误差,理想的最大量化误差为+-0.5LSB。AD转换器的输入范围和位数代表了最大的绝对量化误差。量化误差也可以在频域进行分析,AD转换的位数决定了信噪比SNR;反过来说提高信噪比可以提高AD转换的精度。假设输入信号不断变化,量化误差可以看作能量均匀分布在0~fs/2上的白噪声。但是对于理想的AD转换器和幅度缓慢变化的输入信号,量化误差不能看作是白噪声。为了利用白噪声理论,可以在输入信号上叠加一连续变化的信号。

#白噪声的叠加

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