Matlab 在随机信号生成中使用瓦特 我想理解两种随机噪声的产生有什么不同,一个是白噪声和第二个高斯随机信号,让我们考虑下面两个代码< /P> k=randn(10,1) k = -1.3499 3.0349 0.7254 -0.0631 0.7147 -0.2050 -0.1241 1.4897 1.4090 1.4172 mean(k) ans = 0.7049

Matlab 在随机信号生成中使用瓦特 我想理解两种随机噪声的产生有什么不同,一个是白噪声和第二个高斯随机信号,让我们考虑下面两个代码< /P> k=randn(10,1) k = -1.3499 3.0349 0.7254 -0.0631 0.7147 -0.2050 -0.1241 1.4897 1.4090 1.4172 mean(k) ans = 0.7049,matlab,gaussian,noise,Matlab,Gaussian,Noise,性病是 std(k) ans = 1.2191 首先,我试着把它转换成白噪声,下面的事情也是如此 k=k-mean(k) k = -2.0548 2.3300 0.0205 -0.7679 0.0098 -0.9099 -0.8290 0.7848 0.7041 0.7123 >> mean(k) ans = 0 而且 k=k./std(k); std(k) ans =

性病是

 std(k)

ans =

    1.2191
首先,我试着把它转换成白噪声,下面的事情也是如此

k=k-mean(k)

k =

   -2.0548
    2.3300
    0.0205
   -0.7679
    0.0098
   -0.9099
   -0.8290
    0.7848
    0.7041
    0.7123

>> mean(k)

ans =

     0
而且

k=k./std(k);

 std(k)

ans =

    1.0000

>> mean(k)

ans =

 -1.1102e-017
我有一个白噪声,现在我考虑下面的噪声

y1 = wgn(10,1,2);



 y1 = wgn(10,1,2)

y1 =

   -2.0118
   -0.7443
   -0.6304
   -0.9785
   -1.1116
   -0.3348
   -0.4021
   -2.6500
    3.3511
   -1.1340


       y1=y1-mean(y1);
>> y1=y1./std(y1);
>> [mean(y1) std(y1)]

ans =

    0.0000    1.0000
   i got another  noise,but  it says that For example:
下面的命令生成长度为10的列向量,其中包含功率为2 dBW的真实高斯白噪声。该功能假设负载阻抗为1欧姆。 我使用了这个来源,将50改为10

阻抗和瓦特在这里扮演什么角色?当我们给他这样的命令时,电路是如何工作的?我用绘图来绘制这两个噪声,并得到下面的图片


第一个是白噪声,第二个是高斯噪声。请帮助我

只有10个功能点,我认为生成算法没有太大影响。概率通常只适用于大量样本。换句话说,如果你用这两种算法生成10000个点,第一个图将是一条水平线,而第二个图将是一条我没有在这里发布大量数据的曲线,但基本问题是瓦特在这里的重要性是什么?。这回答了你的问题吗?不,我会问,如果我用瓦特产生白噪声,有可能吗?我的问题是瓦特在高斯噪声产生中的作用是什么,我们能在没有瓦特的情况下产生它吗?我开始理解你的问题:)。你确定它不更适合这个世界吗?