matlab中有带宽加噪是啥意思
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了matlab中有带宽加噪是啥意思相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
LTE中采用OFDM调制方法，其中的一个指标为30MHz的采样率，其中有效信息带宽为18MHz。下面从这个案例出发研究信噪比之间的关系。首先，明确几个符号的意义 ：
S：信号的平均功率 N： 噪声的平均功率
Eb： 每bit信号能量 N0：噪声的功率谱密度
Es：信号（符号）的能量 Rb：传信率（每秒传输的bit数）
W： 信号带宽 T： 符号周期
Ts： 采样点间隔 k： 每个符号包含的bit数
因此，有如下公式：
E b N o = S N R − 10 l g （ R b / W ） = S N R − 10 l g （ f s ∗ M ∗ C o d e R a t e / W ） = S N R − 10 l g （ 30.72 / 18 ∗ M ∗ C o d e R a t e ） = S N R − 10 l g （ 30.72 / 18 ∗ k ） EbNo=SNR-10lg（Rb/W）= SNR-10lg（fs*M*CodeRate/W）=SNR-10lg（30.72/18*M*CodeRate） = SNR-10lg（30.72/18 * k）
EbNo=SNR−10lg（Rb/W）=SNR−10lg（fs∗M∗CodeRate/W）=SNR−10lg（30.72/18∗M∗CodeRate）=SNR−10lg（30.72/18∗k）
E s N o = S N R − 10 l g （ 1 / T ∗ W ） = S N R − 10 l g （ 30.72 ∗ N s / W ） EsNo=SNR-10lg（1/T*W）= SNR-10lg（30.72*Ns/W）
EsNo=SNR−10lg（1/T∗W）=SNR−10lg（30.72∗Ns/W）
R b = f s ∗ M ∗ c o d e r a t e = 30.72 ∗ M ∗ c o d e r a t e = 30.72 ∗ k Rb = fs*M*coderate = 30.72*M*coderate = 30.72*k
Rb=fs∗M∗coderate=30.72∗M∗coderate=30.72∗k
W = 18 M H z W = 18MHz
W=18MHz
T = 1 / f s = 1 / 30.72 M H z T = 1/fs = 1/30.72MHz
T=1/fs=1/30.72MHz
k = M ∗ C o d e R a t e k = M*CodeRate
k=M∗CodeRate
同时，这些公式说明了无论对于单载波或者是OFDM多载波调制，其结论和计算方法都是一样的。
2 DFT-S-OFDM波形的噪声
关于DFT-S-OFDM波形，与上面保持同样的结论。
这里主要讨论的是不同的用户需要的信噪比都是一样的吗？
3 加噪方式讨论
3.1 wgn函数与awgn函数两者的区别
1）normal
首先得明确EsN0和EbN0的区别，两者转换如下：2
E s N 0 = E b N 0 + 10 ∗ l o g 10 ( M ∗ C o d e R a t e ) EsN0 = EbN0 + 10*log10(M*CodeRate)
EsN0=EbN0+10∗log10(M∗CodeRate)
对应下面代码可以得知两者的关系。
S N R = E s N 0 − 10 ∗ l o g 10 ( i n s v a l u e ) SNR = EsN0 - 10*log10(ins_value)
SNR=EsN0−10∗log10(ins
v
alue)
在matlab函数中，对于加噪函数，awgn函数中加的是SNR值，在wgn函数中加的是EsN0。换句话说，awgn会计算信号的能量，wgn只是对于功率为1的信号对应信噪比的噪声进行直接叠加。
下面代码对比了两种加噪方式的区别，最终的SNR为4dB，EsNo为10dB。
clear
EsN0 = 10;
ins_value = 4;
[psf,den] = rcosine(1,ins_value,'fir/sqrt',0.35,6);
list = 0:pi/1000000:6*pi;
X = sqrt(2)*sin(list); %产生正弦信号
X_upsample = upsample(X,ins_value);
txSig = conv(X_upsample,psf);
SNR = EsN0 - 10*log10(ins_value);
% Y_temp = awgn(txSig,SNR,'measured'); %加入信噪比为10db的噪声，加入前预估信号的功率（强度）
Y_temp= txSig + wgn(1,length(txSig),-EsN0,'complex');
Y = Y_temp(49:end-48);
% 计算信噪比（下采样前计算信噪比）
% 因为是在滤波成型之后才加噪所以评估这个合理
sigPower = sum(abs(txSig).^2)/length(txSig); %求出信号功率
noisePower=sum(abs(Y_temp-txSig).^2)/length(Y_temp-txSig); %求出噪声功率
SNR=10*log10(sigPower/noisePower) %由信噪比定义求出信噪比，单位为dB
% 隔取ins_value选取再计算信噪比也是一样的。
Y_temp = Y_temp(1:4:end);
txSig = txSig(1:4:end);
sigPower = sum(abs(txSig).^2)/length(txSig); %求出信号功率
noisePower=sum(abs(Y_temp-txSig).^2)/length(Y_temp-txSig); %求出噪声功率
SNR=10*log10(sigPower/noisePower)
或者有以下简短的代码：
X = sqrt(2)*sin(0:pi/1000000:6*pi); %产生正弦信号，功率为1
% Y = awgn(X,10,'measured'); %加入信噪比为10db的噪声，加入前预估信号的功率（强度）
Y = X + wgn(1,length(X), -10);
std_noise = std(wgn(1,length(X), - 10))^2
sigPower = sum(abs(X).^2)/length(X) ; %求出信号功率
noisePower = sum(abs(Y-X).^2)/length(Y-X); %求出噪声功率
SNR = 10*log10(sigPower/noisePower) %由信噪比定义求出信噪比，单位为db
1
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4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
由此可见，计算信噪比的方式为SNR=10*log10(sigPower/noisePower)
2）matlab的官方文档3
EsN0 ( d B ) = E b N 0 ( d B ) + 10 log 10 ( K ) \operatornameEsN0(d B)=E b N 0(d B)+10 \log _10(K)
EsN0(dB)=EbN0(dB)+10log
10
(K)
3.2 EbN0和SNR两者的关系
EsN0与SNR的关系如下
E s N 0 = S ∗ T / ( N / B ) = S / N ∗ T s y m b o l ∗ B EsN0 = S*T/(N/B) = S/N *T_symbol *B
EsN0=S∗T/(N/B)=S/N∗T
symbol
∗B
下面讨论仿真中的一些想法：
在实际的信号传输过程中，讨论的是信噪比SNR。如果不进行滤波成型，那么两者一致，但是在实际的通信系统中，考虑无ISI准则一级硬件实现的代价，往往发送端需要成型滤波，在接收端需要进行成型滤波最大化接受信号的信噪比，这就需要过采样。实际上这个过程增大了信号的EsN0，提升了性能。
比较容易理解的是，在相同的SNR之下，如果信号被过采样，则等效于EbN0更高，EsN0也更高。
同时需要注意在成型滤波时产生的能量损失，损失sqrt(insvalue)。（insvalue代表采样倍数）
3.3 成型滤波与匹配滤波器对噪声的影响
下面讨论仿真中的一些想法：
同样需要特别注意的是成型滤波和匹配滤波给信噪比带来的影响。上面说成型滤波和上采样提升了EsN0，最后SNR和EsN0呈现上述关系。但是匹配滤波之后同样会改变信噪比。
如果是使用滤波前后的信号计算信噪比，那么无疑是不对的，因为滤波会改变频谱自然会对信号产生影响，最终变成什么样也是不好预测的。
SNR是显性的，代表着真实的信道环境，而估计出来的EsN0是真实的每个符号所对应的信噪比。
4 EbNo与SNR之间的关系4
4.1 两个问题
Q1：为什么要将EbN0转换为SNR呢？
A1：因为在实际仿真中要给信号加上高斯白噪声，而高斯白噪声的参数是与SNR直接相关的，即根据SNR变量，可以直观的给信号加上高斯白噪声，所以要将EbN0转换为SNR。一般而言，模拟系统常采用SNRBER来衡量通信系统性能，而对于数字通信系统，常采用EbN0BER来衡量通信系统的性能。
Q2：为什么仿真要用EbN0，而不用SNR呢？
A2：因为用EbN0可以直观的看到系统性能，EbN0是一个归一化的参量，由于在系统传输中会采用不同的调制技术，这样这不同进制的调制技术下频谱效率会不同，一个由k个比特映射生成的调制符号所实现的频谱效率就为k bit/s/Hz，这种情况下，在计算比特误码率的时候考虑的是整体的性能，如果横向的比较系统的性能，就要将系统效率的作用排除，此时就可以从单个比特着手去比较，EbN0可以排除频谱效率引起的问题。
4.2 示例分析
假如用户的数据传送速率为1kb/s，信道编码采用编码速率为1/3的卷积编码，每秒在这些编码数据前添加200bit的训练序列，星座映射采用QPSK调制方式，基带脉冲成型采用因子为alpha等于0.25的升余弦函数，上采样倍数为10。
首先来看一下经过各模块后数据速率的变化，原始信息速率为1kb/s，1/3卷积编码后变为3kb/s，也就是每秒传送3000bit数据，添加200bit的训练序列后，变为每秒传3200bit，此时数据速率变为3.2kb/s，采用QPSK调制后，速率变为1.6k symbol/s。
应用上述EbN0与SNR的转换公式，我们可得：
SNR=EbN0·(1/3)·(3000/3200)·log2(4)·(1/10)·(1/(1+0.25))
用dB表示，就是：
SNR(dB)=EbN0(dB)+10·log10(1/3)+10·log10(3000/3200) +10·log10(2)+10·log10(1/10)+10·log10(1/(1+0.25))
以上的公式中，1/3是卷积码引入的，3000/3200是因为添加了训练序列这个额外的开销而引入的，2是QPSK引入的，1/10是基带成型滤波前上采样引入的，1/(1+0.25)是基带脉冲成型滤波的升余弦函数因子引入的。
一般很容易忘记考虑训练序列或者保护间隔，一般影响不大，本例中10·log（3000/3200）接近0，但其他各项影响都很大，如果仿真结果性能超好，应该看看是否忘记哪项了。如果系统还进行了扩频，比如添加训练序列后进行了16倍扩频，那么还要考虑扩频增益带来的影响，此时，在转化为SNR时，EbN0应该还要加上10·log（1/16）。
https://blog.csdn.net/chenxingp123/article/details/24238509 ↩︎
https://blog.csdn.net/chenshiming1995/article/details/105465014 ↩︎
SNR、EbN0、EsN0的关系以及matlab仿真时添加AWGN噪声 ↩︎
张少侃 EbN0与SNR转化新解 ↩︎
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已知信噪比怎么求噪声matlab 参考技术A 宽带噪声干扰 matlab,噪声干扰信号及Matlab仿真.doc 转载
2021-03-18 19:05:51
优游的鱼
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噪声干扰信号及Matlab仿真
雷达对抗实验报告
实验题目：噪声干扰信号的Matlab仿真
院 系： 信息科学与工程学院
班 级： 通信2班
姓 名： 宋曜辰
学 号： 1003060230
指导教师：
噪声调幅、调频、调相信号的Matlab仿真
实验目的
通过实验，加深对噪声调幅、调频、调相信号的理解，加深对噪声调幅、调频、调相信号频谱分析的基本思想与实现方法的认识，并掌握Matlab对随机过程的仿真方法与其基本函数和语法的使用。
实验原理
实验中要仿真的各种噪声的时域表达式及相应的频谱特性：
射频噪声干扰
窄带高斯过程：称为射频噪声干扰。其中包络函数服从瑞利分布，相位函数服从[0,2]均匀分布，且与相互独立，载频为常数，且远大于的谱宽。
噪声调幅干扰
广义平稳随机过程：称为噪声调幅干扰。其中，调制噪声为零均值，方差为，在区间[-,分布的广义平稳随机过程，服从[0,2]均匀分布，且为与独立的随机变量，为常数。
噪声调幅信号的波形图，以及联合概率密度分布函数p()以及各自的概率密度分布密度p()存在下列关系：
噪声调频干扰
广义平稳随机过程：
称为噪声调频干扰，其中调制噪声为零均值、广义平稳的随机过程，服从[0,2]均匀分布且与独立的随机变量，，
噪声调频干扰中的调制噪声和噪声调频干扰信号的波形J(t)如下图示：
噪声调相干扰
广义平稳随机过程：
称为噪声调频干扰，其中调制噪声为零均值、广义平稳的随机过程，服从[0,2]均匀分布且与独立的随机变量，，
噪声调相干扰的功率谱如下图所示：
实验内容
利用Matlab仿真产生视频噪声：；射频噪声：；噪声调幅干扰：视频噪声，调制度m=0.1～1；噪声调频干扰：视频噪声；噪声调相干扰：视频噪声。等一系列干扰信号并分析特性。
实验思路与步骤
产生一个高斯白噪声，
利用Matlab自带的fir1函数产生一个低通滤波器，限制高斯白噪声的带宽，由此产生了视频噪声。
利用产生的视频噪声，分别代入噪声调幅干扰的时域表达式，并且进行100次的积累后求平均值，由此画出噪声调幅干扰频域波形，对其进行快速傅里叶变换后，求出功率谱，由此画出噪声调幅干扰的功率谱波形。
重复上述步骤，分别代入噪声调频干扰和噪声调相干扰的时域表达式，分别画出其时域波形和功率谱。
实验结果
视频噪声时域波形
视频噪声功率谱
噪声调幅干扰时域波形
调制度m=0.5，
噪声调幅干扰功率谱
噪声调频干扰时域波形
噪声调频干扰功率谱
噪声调相干扰时域波形
噪声调相干扰功率谱
实验分析与结论
视频噪声是一个带宽受限的高斯白噪声，，从其功率谱图可以很明显看出带宽
通过仿真噪声调幅干扰的时域波形和功率谱，并和理论计算值进行了对比，发现仿真结果与理论值一致，在中心频率处有一个冲击，仿真时采用参数为调制度m=0.5，。
通过仿真噪声调频干扰的时域波形和功率谱，并和理论计算值进行了对比，仿真结果与理论值基本一致。仿真时采用参数。
通过仿真噪声调相干扰的时域波形和功率谱，并和理论计算值进行了对比，结果与理论值基本一致。结果与理论十分相符。
实验程序代码
clear all;close all;clc;%清除变量
T=100e-6;%采样时间
fs=300e6;%采样频率
N=T*fs;%采样点数
detlf=20e6;%滤波器截止频率
f1=100e6;%调制信号中心频率
m=0.5;%调制度
kfm=5e6;%调频斜率
kpm=5;%调相斜率
M=100;%积累次数
p=fft(fir1(N-1,detlf/fs*2));%滤波器频谱
s=0;
for i=1:100
xn=ifft(fft(random('Normal',0,1,1,N)).*p);%高斯白噪声通过滤波器
j=abs(fft(xn));
s=s+j;
end
s=s/M;
j=s;
figure(1)
t=0:1/fs:T-1/fs;
plot(t*1e6,xn);
xlabel('us');
title('视频噪声时域波形');
figure(2)
f=(0:N-1)*fs/N;
plot(f*1e-6,20*log10(j.^2/max(j.^2)));%视频噪声功率谱
axis([-1 22 -8 0]);
xlabel('MHZ');
title('视频噪声功率谱');
n=1:N;
zn=(1+m*cos(2*pi*xn)).*cos(2*pi*f1/fs*n);%噪声调幅干扰表达式
figure(3)
plot(t*1e6,zn);
title('噪声调幅干扰时域波形');
xlabel('us');
s=0;
for i=1:100
zn=(1+m 参考技术B matlab中有带宽加噪是什么LTE中采用OFDM调制方法，其中的一个指标为30MHz的采样率，其中有效信息带宽为18MHz。下面从这个案例出发研究信噪比之间的关系。
首先，明确几个符号的意义 ：
S：信号的平均功率 N： 噪声的平均功率
Eb： 每bit信号能量 N0：噪声的功率谱密度
Es：信号（符号）的能量 Rb：传信率（每秒传输的bit数）
W： 信号带宽 T： 符号周期
Ts： 采样点间隔 k： 每个符号包含的bit数
因此，有如下公式：
E b N o = S N R − 10 l g （ R b / W ） = S N R − 10 l g （ f s ∗ M ∗ C o d e R a t e / W ） = S N R − 10 l g （ 30.72 / 18 ∗ M ∗ C o d e R a t e ） = S N R − 10 l g （ 30.72 / 18 ∗ k ） EbNo=SNR-10lg（Rb/W）= SNR-10lg（fs*M*CodeRate/W）=SNR-10lg（30.72/18*M*CodeRate） = SNR-10lg（30.72/18 * k）
EbNo=SNR−10lg（Rb/W）=SNR−10lg（fs∗M∗CodeRate/W）=SNR−10lg（30.72/18∗M∗CodeRate）=SNR−10lg（30.72/18∗k）
E s N o = S N R − 10 l g （ 1 / T ∗ W ） = S N R − 10 l g （ 30.72 ∗ N s / W ） EsNo=SNR-10lg（1/T*W）= SNR-10lg（30.72*Ns/W）
EsNo=SNR−10lg（1/T∗W）=SNR−10lg（30.72∗Ns/W）
R b = f s ∗ M ∗ c o d e r a t e = 30.72 ∗ M ∗ c o d e r a t e = 30.72 ∗ k Rb = fs*M*coderate = 30.72*M*coderate = 30.72*k
Rb=fs∗M∗coderate=30.72∗M∗coderate=30.72∗k
W = 18 M H z W = 18MHz
W=18MHz
T = 1 / f s = 1 / 30.72 M H z T = 1/fs = 1/30.72MHz
T=1/fs=1/30.72MHz
k = M ∗ C o d e R a t e k = M*CodeRate
k=M∗CodeRate 参考技术C matlab中有带宽加噪是什么意思？你好，很高兴接到你的回答，在matlab函数中,对于加噪函数,awgn函数中加的是SNR值,在wgn函数中加的是EsN0。
毕业设计/Matlab系列一维加噪信号的小波去噪matlab实现（不采用matlab工具箱）
Date: 2022.5.15
文章目录
前言
在大学毕业设计的时候，一维正弦信号叠加随机噪声或者高斯白噪声的小波去噪，采用Matlab语言实现，不使用工具箱采用matlab自己实现，去噪效果不错。
需要相关代码可以在关注博主和订阅本专栏后加文章最后的QQ名片咨询博主。
1、实现效果
2、matlab代码
% 清理工作区
clear
clc
close
% 初始化随机数
rng(0)
t = -10:0.01:9.99;
% 原始信号
s = 10 * sin(t) + sin(3 * t);
subplot(511), plot(t, s), title(\'origin signal\')
% 生成-1:1的随机噪声
g = rand(size(s));
Lm以上是关于matlab中有带宽加噪是啥意思的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章