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trend17新虫 (小有名气)
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考察算法抗噪性时在matlab里用awgn函数加入高斯白噪声的一些问题？？？？？已有2人参与
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最近在写一篇算法的文章，在抗噪性分析这块我用的是awgn函数，Y=AWGN(X,10)，加入了信噪比是10的高斯白噪声，然后没有设定sigpower，所以应该默认就是0dBw了，然后我发现信噪比10db的噪声加入后序列幅值变化也不是特别大，而且我把所以幅值相加，发现加了噪声后总幅值反而变小了... 而且不知道是不是没有设定sigpower，所以就算是10db的噪声，抗噪性还是很好，不知道这边有没有大神也搞过这方面的，能给点加噪技巧的指点，多谢多谢！  jiazao.jpg |
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trend17: 回帖置顶 2015-08-03 21:10:43
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NOISE=NOISE-mean(NOISE); randn产生的是服从高斯分布[-1,1]的mean =0，var =1的随机数。 mean(NOISE)本身就是0，这句是多余的。 NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE; 其次，std(NOISE)本身是1，这句也是多余的。 说道awgn这个函数，本身awgn(x,10)，你的x并没有normalized，所以，你应该用awgn(x,10,'measured')才对。 如果非要用awgn(x,10)，x= x./norm(x)才对。 或者 awgn(x,10) |
5楼2015-07-29 10:41:39
superjintao
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3楼2015-07-29 07:00:10
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求幅值和我倒也就是看看的，主要是我觉得考察抗噪性的话加了10db的噪声应该算比较大了，但是序列幅值变化也不是很大，所以担心这样子就算最后检验抗噪性好也没什么说服力... 另外反而用以下程序加入10db噪声后序列幅值就变化的比较大 X=data(1:20000,1); %载入时间序列 SNR=10; %信噪比 NOISE=randn(size(X)); NOISE=NOISE-mean(NOISE); signal_power = 1/length(X)*sum(X.*X); noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) ); NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE; Y=X+NOISE; 因为实验室这边没人搞这个的，都在自己摸索，还望能帮忙解释下两者区别 |
4楼2015-07-29 09:05:32
ll550
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6楼2015-07-29 10:42:43