(1)首先计算已知信号序列(采样之后得到的信号)的平均功率.该序列在第n个点处的功率为: 如果已知的信号序列中的总共的点数为N个,则该序列的平均功率为: 在MATLAB中求平均功率的方法是: Pav=sum(x.^2)/length(x); (2)第二步是求单个符号的能量.能量的定义是功率乘以时间.对于单个符号来说,因为已经被采样了,每个符号可能对应多个采样点.因此,此处需要已知符号速率. 每个符号的能量为: 在MATLAB中求单位符号能量的方法是: Eb=sum(x.^2)/(length(x

MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声. 1. 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. y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗. y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在数值变量后还可附加一些标志性参数: y = wgn(

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

信噪比:即Signal noise ratio , 即SNR: 它的单位为 dB, 公式为: SNR = 10lg(PS / PN), 其中 ps 表示信号的有效功率, pn 表示噪声的有效功率: 如何计算一个信号的功率呢? 假如有一个一维的信号 x ,它的平均功率可以这么算: power = sum(x .* x ) / size(x) 有时候,会用dbW 来描述一个信号的功率,这是什么意思呢? dBw 是一个表示功率绝对值的单位(以1 W 功率为基准, dBm 以 1mW为基准) 计算公式为

Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 内容大纲 加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 (1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM) 100次独立仿真,识别正确率 vs SNR 设计 我的实现方法是 基于高阶累积量的信号特征的识别算法 调制格式识别过程如下: 信号预处理 去除直流成分 信号在接收端由于接收机的影响,有可能产生直流成分.直流分量在后面混频等处理中会产

MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声.1.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.y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗.y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态.在数值变量后还可附加一些标志性参数:y = wgn(…,POWE

本文章主要讨论高斯白噪声的FPGA实现.简单的方法可以采用在Matlab中产生服从一定均值和方差的I.Q两路噪声信号.然后将两组数据存在FPGA中进行回放,以此来产生高斯白噪声.这种方法优点是产生方法简单占用FPGA资源少,但是他只能保证在回放噪声的一段数据是满足不相关特性的,段与段之间的数据是相关的.为了使整个过程中的噪声都满足不相关特性,可以通过LSFR序列的交错异或,得到均匀分布的伪随机信号,采用在一个ROM中存储sin函数值另一个ROM中存储log函数值.通过产生随机读地址的方式随机读取

本文科普一下高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN). 百度百科上解释为“高斯白噪声,幅度分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布”,听起来有些晦涩难懂,下面结合例子通俗而详细地介绍一下. 白噪声,如同白光一样,是所有颜色的光叠加而成,不同颜色的光本质区别是的它们的频率各不相同(如红色光波长长而频率低,相应的,紫色光波长短而频率高).白噪声在功率谱上(若以频率为横轴,信号幅度的平方为功率)趋近为常值,即噪声频率丰富,在整个频谱上都有成分,即从低频到高频,低频指的是信号不变或

申明,本文非笔者原创,原文转载自:  基于Matlab的离散小波变换         http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100ryh3.html 简介 在数字图像处理中,需要将连续的小波及其小波变换离散化.一般计算机实现中使用二进制离散处理,将经过这种离散化的小波及其相应的小波变换成为离散小波变换(简称DWT).实际上,离散小波变换是对连续小波变换的尺度.位移按照2的幂次进行离散化得到的,所以也称之为二进制小波变换. 虽然经典的傅里叶变换可以反映出信

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法,这次用"fitgmdist"拟合一维数据. 1. 一维高斯混合数据的产生 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模 N=300; %数据维

定义 原始信号:x 噪声信号:n 信噪比:SNR 信号长度:N def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) t = np.arange(0, 1000000) * 0.1 x = np.sin(t) n = wgn(x, 6) xn = x+n # 增加了6dBz信噪

一.系统的z变换和反变换 1.利用部分分式展开求解逆Z变换: 2.例子 3.Z变换的MATLAB函数 clear all f=sym('cos(a*k)'); F=ztrans(f) F=sym('z^2/((1+z)*(z-2))'); f=iztrans(F) 二.系统的零极点分布及其稳定性 %求H(z)=(z^+2z)/(z^+(z^)+(z^)+2z+)的零极点及其分布图 %求H(z)=(+z^(-))/(+z^-/+z^-/+)的零极点及其分布图 %采用roots和plot函数 cle

from http://blog.csdn.net/u012129372/article/details/26565611 %FFT变换,获得采样数据基本信息,时域图,频域图 %这里的向量都用行向量,假设被测变量是速度,单位为m/s clear; close all; load data.txt              %通过仪器测量的原始数据,存储为data.txt中,附件中有一个模版(该信号极不规则) A=data;                                    

I = imread('DSC_0034.JPG'); J = imnoise(I,'gaussian',0.20); figure, imshow(I), figure, imshow(J)

方波信号为: 傅里叶级数展开为: 程序运行结果: 程序代码: clear x = -6:0.01:6; T = 4; f = x; for N = 1:length(f) temp = rem(abs(x(N)),T); if temp>1 && temp<3 f(N) = 0; else f(N) = 1; end end % f(x) = 1/2 + sum(g(k,x)) (k=1,2,3,4......) % g(k,x) = sinc(k/2)*cos(k*pi/2*

用 find 命令仅仅是找到元素的序号. 这里使用sum 直接选取数组中的元素然后进行加和: a=[ ; ; ; ]; b=sum(a(a>=));

输入信号序列和采样率,该子函数可以画出该信号的频谱图. function [f,spec,NFFT]=spec_fft_plot(sample,L,Fs) % 输入数据说明: % sample:信号序列: % L:信号序列的长度: % Fs:该信号的采样频率. % 输出数据说明: % f:频率: % spec:频谱图纵坐标: NFFT = 2^nextpow2(L); % NFFT = L; spec=abs(fft(sample,NFFT)./L); flag = 1; if flag ==1

这是在frcnn_data_layer的操作,即读图片的操作 if (param.gaussian_noise()) { CHECK(img.type() == CV_8UC3) << "gaussian_noise() needs RGB image."; int mu = param.mu(); int sigma = caffe_rng_rand() % param.sigma(); cv::Mat gaussian_noise(img.size(), img.typ

声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 对于Matlab的使用情况常常是这样子的,很多零碎的函数名字很难记忆,经常用过后过一段时间就又忘记了,又得去网上查,这样就容易造成效率比较低下.加强记忆的最好办法就是将这些零碎的用法随着在实际编程开发中的应用进行总结,当需要相应的功能而又记不起来时,就可以从总结的博文中快速的找到并使用,这会是一种比较好策略. 在绘制曲线时,通常需要在某些特殊的位置,比如最大值或者最小值处将X,Y轴对应的参考线绘制出来,下面

[知识点] 生成序列 i = a:step:b 举例: i = 1:1:9 画图(子图) subplot(m,n,p)或者subplot(m n p) 总结起来就是,画一个m行n列的图. p表示在第p个位置. subplot是将多个图画到一个平面上的工具.其中,m表示是图排成m行,n表示图排成n列,也就是整个figure中有n个图是排成一行的,一共m行,如果m=2就是表示2行图.p表示图所在的位置,p=1表示从左到右从上到下的第一个位置.(横着数) 时间序列的间隔 间隔时间\(T_s=\frac