Здравтсвуте. Встала задача при моделировании в matlab добавления белого шума с заданными параметрами(мат ожидание, дисперсия). В Simulink я использовал блок Gaussian Noise Generator. Теперь необходимо перенести модель из Simulink в M-файл и встала проблема выбора функции для задания шума.
Прошу подсказать какую функция необходимо использовать для генерации белого шума с заданными параметрами(мат ожидание, дисперсия). Заранее спасибо
Полная версия этой страницы: noise in matlab
Форум разработчиков электроники ELECTRONIX.ru > Cистемный уровень проектирования > Вопросы системного уровня проектирования
Цитата(cerg19 @ Jul 1 2012, 11:38) 
Здравтсвуте. Встала задача при моделировании в matlab добавления белого шума с заданными параметрами(мат ожидание, дисперсия). В Simulink я использовал блок Gaussian Noise Generator. Теперь необходимо перенести модель из Simulink в M-файл и встала проблема выбора функции для задания шума.
Прошу подсказать какую функция необходимо использовать для генерации белого шума с заданными параметрами(мат ожидание, дисперсия). Заранее спасибо
Прошу подсказать какую функция необходимо использовать для генерации белого шума с заданными параметрами(мат ожидание, дисперсия). Заранее спасибо
MatLab HELP:
Цитата
R = normrnd(mu,sigma) generates normal random numbers with mean mu and standard deviation sigma. mu and sigma can be vectors, matrices, or multidimensional arrays that have the same size, which is also the size of R
Дополню.
Чтобы смоделировать нужный БГШ можно использовать датчик стандартного гауссовского случайного процесса, с нулевым МО и единичной дисперсией , в Матлабе это randn. Для скалярного вещественного случая пишем
r = M + sqrt(D)*randn; % M и D - нужные значения МО и дисперсии.
Также удобна функция wgn.
Чтобы смоделировать нужный БГШ можно использовать датчик стандартного гауссовского случайного процесса, с нулевым МО и единичной дисперсией , в Матлабе это randn. Для скалярного вещественного случая пишем
r = M + sqrt(D)*randn; % M и D - нужные значения МО и дисперсии.
Также удобна функция wgn.
Цитата
Дополню.
Чтобы смоделировать нужный БГШ можно использовать датчик стандартного гауссовского случайного процесса, с нулевым МО и единичной дисперсией , в Матлабе это randn. Для скалярного вещественного случая пишем
r = M + sqrt(D)*randn; % M и D - нужные значения МО и дисперсии.
Также удобна функция wgn.
Чтобы смоделировать нужный БГШ можно использовать датчик стандартного гауссовского случайного процесса, с нулевым МО и единичной дисперсией , в Матлабе это randn. Для скалярного вещественного случая пишем
r = M + sqrt(D)*randn; % M и D - нужные значения МО и дисперсии.
Также удобна функция wgn.
И в чём отличия получаемого сигнала вашим способом от сигнала, описанного выше Самурайем?
Цитата(cerg19 @ Jul 9 2012, 17:36)
И в чём отличия получаемого сигнала вашим способом от сигнала, описанного выше Самурайем?
Сигнал с теми же характеристиками. Способ получения другой, скажем, полезен в среде, где вам не известен (или его нет) аналог normrnd.
А wgn удобнее тем, что у него больше параметров, например, можно генерить сразу комплексный процесс, задать его мощность в дБВт и т.п.
Для просмотра полной версии этой страницы, пожалуйста, пройдите по ссылке.