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1、白噪声功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声，即其功率谱密度为常数。
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2、所谓高斯白噪声(White Gaussian Noise)中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。
3、噪声的功率谱密度在所有频率上均为一常数，则称为白噪声。频谱为一常数，自相关函数只在R(0)处为∞。白噪声通过理想低通和理想带通滤波器后分别变为带限白噪声和窄带高斯白噪声。
4、白噪声，就是说频谱为一常数；也就是说，其协方差函数在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零；换句话说，样本点互不相关。所以，“白”与“不白”是和分布没有关系的。
5、高斯白噪声是指信号中包含从负无穷到正无穷之间的所有频率分量，且各频率分量在信号中的权值相同。白光包含各个频率成分的光，白噪声这个名称是由此由此而来的。它在任意时刻的幅度是随机的，但在整体上满足高斯分布函数。
6、声波的幅值随时间的变化图称为声波的波形。如果波形是不规则的，或随机的，则称为噪声。如果在某个频率范围内单位频带宽度噪声成分的强度与频率无关，也就是具有均匀而连续的频谱，则此噪声称为“白噪声”。
定义：白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。
正如白色是由所有相同能量的波段结合而成的光波一样，白噪音也是由所有相同能量的频段组合而成的声音，它们两者在这一点上极其相似，因此这种声音就被称为白噪音。
白噪音是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。在一段声音中的频率分量的功率在整个可听范围（0～20KHZ）内都是均匀的。由于人耳对高频敏感，这种声音听上去是很吵耳的沙沙声。
噪声是一个随机过程，而随机过程有其功率谱密度函数，功率谱密度函数的形状则决定了噪声的“颜色 ”。白色包含了所有的颜色，因此白噪声的特点就是包含各种噪声。
1、高斯白噪声就是一组高斯分布的随机数，如下面是产生均值为noise_mu，方差为 noise_var的噪声。
2、让产生的高斯白噪声与一个语音信号叠加，画出叠加后的时域波形和频谱。并设计一个滤波器，滤除高斯白噪声，画出滤波后的时域波形和频谱。
3、启动matlab后，启动此工具，添加下图所示模块。添加模块后，双击打开设置界面后，点击下方help，查看该功能说明。
4、matlab 程序的文件代码是以.m文件的形式呈现的。将matlab代码编写进.m文件内然后运行即可。
n1=randn(1，100)；%产生高斯白噪声，这里默认为单位信噪比 t=1：1：100；%100个时间点 for i=1：3 xi=sin(i.*t)；plot(t，xi)；hold on %在原有图形上继续画，不删除上一次的点。
R＝exprnd(MU，m，n) 生成m×n形式的指数分布的随机数矩阵。
高斯白噪声就是一组高斯分布的随机数，如下面是产生均值为noise_mu，方差为 noise_var的噪声。
就得到了 N ( 0， 5 ) ，均值为0，方差为5的高斯白噪声序列。MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数 MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，一个是WGN，另一个是AWGN。
给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声，频率为8kHz。画出加噪后的语音信号时域和频谱图，与原始信号对比，可以很明显的看出区别。要加入白噪声只需把余弦噪声换成白噪声，用randn函数产生高斯分布序列。
我的 急，关于白噪声的问题(谢谢) 5 我要通过程序计算香农公式C=Blog2(1+S/N)，其中B的值已经固定，S的值我用信号的发送功率来代替，如1毫瓦。
1、函数体操作；end 其中，x为for循环中的自变量的取值范围，步长为1的增长。你也可以设置步长，如x=1：3：70的步长设置为 函数体部分相信不用我说你也明白的哈。左右有个end作为结束就可以了。
2、用 try catch试试吧。这一方面也不是很熟。
3、当我们已经有用C编写的大型程序时，大可不必在Matlab里重写，只写个接口，做成MEX文件就成了。另外，在Matlab程序中的部份计算瓶颈（如循环），可通过MEX文件用C语言实现，以提高计算速度。
4、matlab中 for循环是用来使一个结构循环的。格式：for 循环变量=表达式1：表达式2：表达式3 循环体 end 【注】：表达式1：循环变量初值，表达式2：步长，为1时，可省略；表达式3：循环变量终值。
x是信号序列， y = awgn(x，SNR) 在信号x中加入高斯白噪声，信噪比SNR以dB为单位。x的强度假定为0dBW。
启动matlab后，启动此工具，添加下图所示模块。添加模块后，双击打开设置界面后，点击下方help，查看该功能说明。
用matlab给一个复信号叠加一个副高斯白噪声信号的方法：MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，一个是WGN，另一个是AWGN。WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。
根据awgn的实现代码可以知道“向已知信号添加某个信噪比（SNR）的高斯白噪声”，即：awgn(x，snr，’measured’，linear’)，命令的作用是对原信号x添加信噪比（比值）为SNR的噪声，在添加之前先估计信号x的强度。
