MATLAB中产生高斯白噪声超方便？WGN与AWGN函数了解下

想轻松搞定高斯白噪声矩阵生成和信号加噪吗？这里有超实用的方法分享给你！

wgn函数使用

wgn函数能产生m行n列的高斯白噪声矩阵。比如在一个信号处理实验里，要模拟复杂环境下的噪声干扰，就可以用它。使用时，p以dBW为单位指定输出噪声强度。像在一个模拟通信系统中，设置p为不同值，就能模拟出不同强度的噪声情况，为后续信号处理研究提供基础。

awgn函数基础

awgn函数用于在信号x中加入高斯白噪声。在实际的音频处理中，若要模拟嘈杂环境下的声音接收，就可以利用它。当使用y = awgn(x,SNR)时，简单方便就完成了加噪。像在一个语音识别的测试场景中，通过调整SNR值，能测试系统在不同噪声环境下的识别准确率。

awgn函数进阶

如果使用y = awgn(x,SNR,SIGPOWER)，当SIGPOWER是数值时，代表以dBW为单位的信号强度。在一个雷达信号处理项目中，已知信号强度，就可以用此方式精确加噪。比如已知信号强度为10dBW，设置合适的SNR和SIGPOWER，能更真实地模拟雷达在不同干扰环境下的工作情况，为算法优化提供数据。

randn函数运用

randn函数能产生高斯分布序列。若要产生均值为u，方差为o^2的M*N的随机数矩阵，可进行变换。比如在一个金融风险模拟模型中，要模拟股票价格波动的随机情况，就可以利用randn函数结合公式进行变换，生成符合特定均值和方差的随机数矩阵，为风险评估提供数据支持。

函数本质联系

无论是wgn还是awgn函数，实质都是由randn函数产生的噪声。在一个图像去噪的项目中，了解这一本质联系后，就能灵活运用。比如可以根据特定需求，先使用randn函数生成噪声序列，再结合图像信号特点，通过类似wgn或awgn函数的原理进行加噪和去噪实验，优化去噪算法。

SNR具体实现

使用awgn函数实现SNR时，命令是awgn(x,snr,’measured’,’linear’)。在一个无线通信实验中，要测试不同信噪比下的通信质量，就可以用此命令。通过求出信号强度，结合指定的信噪比，算出需要添加的噪声强度，进而得到要添加的噪声信号。如在一个1000个样本的信号测试中，就能准确模拟不同信噪比环境，评估通信系统性能。

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