есть такая функция y=awgn(x,SNR_dB), вроде все с ней понятно: взял BPSK сигнал x, подмешал шум, декодировал, посчитал коэфф. ошибок. повторил на нескольких SNR по многу раз, результат усреднил, получил кривую ошибок. а теперь строю ту же кривую с пом. функции berawgn(snr_axis,'psk',2,'nondiff') - результат совершенно другой.
сгенерил шум по-другому:

добавил к сигналу, построил кривую - результат совпал с berawgn. посмотрел по справочникам - графики совпадают с тем, что выдает berawgn. что же

Функция randn(n) дает последовательность с гауссовым распределением, последовательность с равномерным распределением генерируется функцией rand(n).

понятно, но мне и нужен белый шум, отсюда и randn. кажется понял в чем дело - awgn первым параметром принимает отсчеты мощности, а я давал амплитуды. видимо, в этом причина

В белом шуме компоненты на всех частотах имеют одинаковую амплитуду, т. е. распределены равномерно, а гауссово распределение, оно же нормальное, это уже совсем другое.
P. S. Не первый раз сталкиваюсь с тем, что некоторые отождествляют белый шум с гауссовым. Откуда это? Может в книге какой опечатка?

спектр белого шума плоский, т.к. его автокорреляционная функция - дельта-функция. к распределению по амплитуде это не имеет никакого отношения, оно может быть разным (в частности гауссовским). вариант с равномерным распределением по амплитуде - совсем не вариант, где он в природе встречается?

меня интересует именно гауссовский белый шум, неправильно выбрал название темы.

http://en.wikipedia.org/wiki/Additive_white_Gaussian_noise

Да? Значит, что-то я уже позабыл. Надо бы заняться восстановлением упущенного.

Если шум белый, т.е. имеет плоский бесконечный спектр, то никакого другого распределения по амплитуде кроме как равномерного он иметь не может. А к природе он (белый шум) никакого отношения не имеет - удобная математическая модель, и не более того.

Кстати, если генерится приличный белый шум, то из него достаточно просто можно получить шум с любыми другими распределениями, пропустив его через соответствующий фильтр. На кафедре (правда это было лет 30 тому) народ это активно использовал при моделировании чего угодно. Можно погуглить на эту тему.

Почему? Плоский бесконечный спектр означает, что сигнал состоит из бесконечного количества гармоник с равными амплитудами - т.е. куда бы не ткнули по оси частот, получим те же самые по величине составляющие. А распределение задает вероятность появления амплитуды той или иной величины. Т.е., например, если мат. ожидание, скажем, 1 вольт, то это наиболее часто встречающаяся амплитуда в любой части спектра (раз у нас спектр плоский бесконечный), а остальные амплитуды отличаются от нее с вероятностью, заданной законом распределения. И не обязательно это распределение равномерно.

Насколько понимаю, спектр и распределение по амплитуде - достаточно ортогональные вещи. Поправьте, если ошибаюсь.

Правильнее, наверное говорить, о распределении амплитуд шума на конкретной частоте.

Наверное да, распределение (только чего?) на конкретное частоте, т. к. согласно Баскакову (см. рисунок) равномерно в диапазоне частот распределена плотность мощности.
С другой стороны, как быть, если на каждой последующей частоте распределение будет меняться?

и из чего сие следует? как вы увязываете распределение по амплитуде и распределение по частоте?

белый гауссовский шум является хорошей аппроксимацией воздействия большого числа независимых случайных величин.


вот-вот.

Модель - она и в Африке модель. Лишь некоторое приблизительное описание реально существующих процессов и явлений. Вы же сами сначала говорили про белый шум, потом про белый гауссовский шум.

Про генераторы шумов на компьютере лучше всего написано у Кнута в каком-то из томов.

эта модель применяется связистами по всему миру, это хорошая модель, прекрасно подходит для расчета теплового шума приемника. что название для темы было выбрано неудачно, я уже писал. вопрос-то состоял в различии результатов на одной модели в одном пакете моделирования, тут вроде все разъяснилось.

Судя по хелпу, y=awgn(x,SNRdB) принимает в х амплитуды отчетов сигнала-вектора, и по умолчанию считает, что амплитуды нормированы, так что мощность вектора х есть 0 дБВт; иначе вызов этой функции другой: y=awgn(x,SNRdB,XPowdBW). Кроме того, eсли у вас несколько отчетов на бит, то их амплитуда должна быть в соответственное число раз меньше, чем амплитуда принятого бита, т.к. awgn() не понимает время.

у шума есть характеристика- спектральная плотность мощности и с функцией распределения мгн. значений она не связана.
например пропуская шум с норм. распред. амплитуд. и равной спм (белый шум) через фильтр ФНЧ получим шум в некой полосе но опять же с гауссовым распределением мгнов. значений.
получить гауссово распред можно сложив несколько "шумов" с равном. распред, СПМ при этом однако не изменится

а вот получить шум с неравномерным или негауссовым распред. мнгн. амплитуд дело уже не столь тривиальное.