為什麼訊號處理中假設噪聲是高斯白噪聲

1樓：匿名使用者

熱噪聲和散粒噪聲是高斯白噪聲。比如當描述的物件涉及熱運動時，就要考慮高斯白噪聲。

該噪聲訊號為一種便於分析的理想噪聲訊號，實際的噪聲訊號往往只在某一頻段內可以用高斯白噪聲的特性來進行近似處理。由於awgn訊號易於分析、近似，因此在訊號處理領域，對訊號處理系統（如fir、lna、無線訊號傳輸等）的噪聲效能的簡單分析(如：訊雜比分析)中，一般可假設系統所產生的噪音或受到的噪音訊號干擾在某頻段或限制條件之下是高斯白噪聲。

為什麼現代通訊系統中將所有加性噪聲稱為高斯白噪聲

2樓：匿名使用者

現代通訊系統中的噪聲很複雜，包括加性噪聲和乘性噪聲，我們在實際工程中將噪聲可以近似看成是加性高斯白噪聲。

3樓：近視的豬豬

所謂高斯白噪聲中的高斯是指概率分佈是正態函式，而白噪聲是指它的二階矩不相關，一階矩為常數，是指先後訊號在時間上的相關性。這是考查一個訊號的兩個不同方面的問題。

高斯白噪聲：如果一個噪聲，它的幅度分佈服從高斯分佈，而它的功率譜密度又是均勻分佈的，則稱它為高斯白噪聲。

熱噪聲和散粒噪聲是高斯白噪聲。

如何產生高斯白噪聲

4樓：購買人民公網

可以使用如下的函式實現

r = normrnd(mu,sigma)　（生成均值為 mu,標準差為 sigma 的正態隨機數）

r = normrnd(mu,sigma,m)　（生成 1× m 個正態隨機數）

r = normrnd(mu,sigma,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 個正態隨機數）

假設輸入訊號為x,則給x加上一個均值為0,方差為1的高斯白噪聲訊號的方法為

y=x+normrnd(0,1);

% 設定取樣區間

k=(0:300)'/100;

% 計算取樣值

x=sin(2*pi*k);

% 施加高斯白噪聲

y=awgn(x,0);

figure(1);

% 設定繪圖位置,左下角距螢幕左200畫素,下200畫素,寬800畫素,高300畫素

set(gcf,'position',[200,200,800,300]);

% 繪圖網格1*2,左圖繪製原始訊號,右圖繪製噪聲訊號

subplot(1,2,1),plot(k,x);

subplot(1,2,2),plot(k,y);

高斯噪聲、白噪聲、色噪聲，高斯白噪聲的區別是什麼？

5樓：匿名使用者

白噪聲，就是說頻譜為一常數；也就是說，其協方差函式在delay=0時不為0，在delay不等於0時值為零；換句話說，樣本點互不相關。所以，「白」與「不白」是和分佈沒有關係的。當隨機的從高斯分佈中獲取取樣值時，取樣點所組成的隨機過程就是「高斯白噪聲」；同理，當隨機的從均勻分佈中獲取取樣值時，取樣點所組成的隨機過程就是「均勻白噪聲」。

那麼，是否有「非白的高斯」噪聲呢？答案是肯定的，這就是」高斯色噪聲「。

這種噪聲其分佈是高斯的，但是它的頻譜不是一個常數，或者說，對高斯訊號取樣的時候不是隨機取樣的，而是按照某種規律來取樣的。

白噪聲應該是自相關函式在delay=0時不為0，在delay不等於0時值為零。如果要說協方差函式，那麼應該加個條件：零均值。

為什麼訊號處理中假設噪聲是高斯白噪聲

影象處理中噪聲點是指什麼

什麼是噪聲和干擾？什麼是有用訊號

什麼是訊號理論,訊號處理是幹什麼？

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