用matlab如何产生随机噪声信号

用matlab如何产生随机噪声信号

图像噪声的话用imnoise这个指令吧

你给出来的matlab程序已经进行加噪了 n=10^(log10(0.5)-(i/10)); u=rand; z=(sqrt(n/2))*(sqrt(2*log(1/(1-u)))); u=rand; gsrv1=z*cos(2*pi*u); gsrv2=z*sin(2*pi*u); y(1)=s(1)+gsrv1; y(2)=s(2)+gsrv2 如果你要用awgn函数的话，可以用我下面的写法 snr = 4; msg = 1-2.*randsrc(1,10000,[0 1]); msg_i = msg(1:2:end); msg_q = msg(2:2:end); signal = msg_i + j*msg_q; signalawgn = awgn(signal,snr,'measured'); msg 要发送的信息，0映射为+1，1映射为-1 signal 就是qpsk信号 signalawgn 就是加噪后的信号 到时候分别去实部，虚部就可以 应你的补充，添加的程序说明 clc; clear; a=1/sqrt(2); %qpsk星座基准点 b=-1/sqrt(2); ser=zeros(1,11); for i=0:10 %统计eb/n0 = 0~10的qpsk性能 error=0; for j=1:10000 %测试10000比特 % 通过（0,1）均匀分布的随机数，结合瑞利分布产生服从高斯分布的随机数 n=10^(log10(0.5)-(i/10)); % n为噪声功率谱密度 u=rand; z=(sqrt(n/2))*(sqrt(2*log(1/(1-u)))); u=rand; gsrv1=z*cos(2*pi*u); gsrv2=z*sin(2*pi*u); %随机产生[0,1]两个整数，分别进行映射 s=fix(rand(1,2)*2); if s(1)==0 s(1)=a; elseif s(1)==1 s(1)=b; end if s(2)==0 s(2)=a; elseif s(2)==1 s(2)=b; end %两路分别加噪 y(1)=s(1)+gsrv1; y(2)=s(2)+gsrv2; %进行误码统计 if(((y(1)>0)&&(s(1)==b))||((y(1)<0)&&(s(1)==a))) error=error+1; elseif(((y(2)>0)&&(s(2)==b))||((y(2)<0)&&(s(2)==a))) error=error+1; end end %误码率统计单位转换 simu=error/10000; ser(i+1)=10*log10(simu); fprintf('ebn0:%d\n',i); fprintf('simu_ber:%f\n',simu); end %画出性能图 figure(2); plot(0:10,ser); grid; axis([-1 11 -60 -5]); title('qpsk'); xlabel('snr(db)'); ylabel('ser(db)'); 这里详细解释一下加噪部分 es/no = eb/no + 10*log(m); sigma^2 = no/2; 看你程序中的处理应该是坐标横轴为ebno，单位是db，因此需要进行转换 a=1/sqrt(2);b=-1/sqrt(2);意味着符号能量es = 1; n=10^(log10(0.5)-(i/10));算的是no sigma^2 = no/2; z=(sqrt(n/2))*(sqrt(2*log(1/(1-u))));中sqrt(n/2)算的就是sigma^2 如果两个随机变量gsrv1，gsrv2相互独立且服从相同方差的高斯分布，则它们的模z=sqrt(gsrv1^2+gsrv2^2)服从瑞利分布。 这段程序 u=rand; z=(sqrt(n/2))*(sqrt(2*log(1/(1-u)))); u=rand; gsrv1=z*cos(2*pi*u); gsrv2=z*sin(2*pi*u); 就是利用了这个性质结合rand函数产生了服从高斯分布的随机变量进行加噪。 f(x)=1-exp(-x^2/(2*sigma^2))是瑞利分布的累积概率分布，取值范围是(0,1),u=rand;产生的值为(0,1)范围内均匀分布随机数作为f(x)的值，然后通过反函数求的x的值，x= sqrt(2*sigma^2*ln(1/1-u))。z=(sqrt(n/2))*(sqrt(2*log(1/(1-u))));就是实现了这样一个表达式。这样就得到了服从瑞利分布的随机变量z，又z=sqrt(gsrv1^2+gsrv2^2),u=rand;gsrv1=z*cos(2*pi*u);gsrv2=z*sin(2*pi*u);这样就得到了服从高斯分布的随机变量