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matlab
- 其内容有： 1.基带输入波形及其功率谱 2.QPSK调制信号及其功率谱 3.AWGN信道输出及其功率谱 4.通过瑞利信道之前和之后的信号星座图 5.在高斯白噪声和瑞利衰落信道条件下的误码性能以及高斯白噪声的理论曲线，所有误码性能曲线在同一坐标比例下绘制
matlab-dsb
- DSB调制解调，并且加入了高斯白噪声和带通滤波器，模拟了完整的系统
Matlab wave 用Matlab产生正弦波
- 用Matlab产生正弦波、均匀白噪声、高斯白噪声，并将两种噪声叠加到正弦波上。并给出自相关和功率谱密度波形-Generate sine wave using Matlab, uniform white noise, Gaussian white noise, and two kinds of noise superimposed on the sine wave. And from related to the waveform and power spectral density
用matlab中的FFT函数实现了正弦信号
- 用matlab中的FFT函数实现了正弦信号，矩形信号，和白噪声的频谱分析,FFT with matlab function in a sinusoidal signal, the rectangular signal, and white noise spectrum analysis
DSSS.rar
- 一个四用户的扩频通信系统，扩频增益为N=16，采用Walsh码进行直接序列扩频，BPSK调制，无线信道为AWGN(加性高斯白噪声信道)信道(AWGN信道：不考虑通信信道信号时，由宽频范围描述的统计随机无线噪声。)。在接收端进行解扩，解调，判决，通过仿真得到其中一个用户的误比特率与信噪比的仿真结果。,A four-user spread spectrum communication system, spreading gain for N = 16, using Walsh code Direct
work.rar
- 上载的内容为随机信号处理的作业,具体是:其中W(t)为均值为零，方差为3的白噪声。 （1）产生若干组500个点长随机序列。 （2）找一个ARMA模型与（1）中的500个点匹配。 （3）在产生一个500个点长的随机序列校正。 ,Upload the contents of random signal processing operations, specifically: one of W (t) for the mean zero, variance of white noise for
FSK.rar
- FSK实现，对数据的调制和解调，加入高斯白噪声，最后产生眼图。,FSK implementation, the data modulation and demodulation, add Gaussian white noise, and finally generate the eye diagram.
white-gaussian-noise
- 用于产生高斯白噪声，以及给信号添加一个高斯白噪声的matlab源码，-Used to produce gaussian white noise add gaussian white noise to a signal of matlab source，
Matlab-image-add-noise-and-filtering
- Matlab图像增强实验源代码与图片展示，内有用matlab为图像增加椒盐噪声白噪声程序。再用平滑滤波与中值滤波对图像进行处理。-Matlab source code for image enhancement and image experiments show, the image in a useful increase in salt and pepper noise matlab white noise process. And then filtering and median fi
matlab-fliter
- 用 matlab实现均值滤波去高斯白噪声 用 matlab实现中值滤波去噪声 用理想低通滤波器在频率域实现低通滤波-Mean filter with matlab to implement Gaussian white noise with median filter matlab to achieve the ideal low-pass filter with the noise in the frequency domain low pass filter
matlab语言添加噪声
- matlab语言添加噪声及相关程序， 在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去，在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比，这样产生二个问题，其一噪声是否按指定的信噪比叠加，其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比。在MATLAB中可以用randn产生均值为0方差为1的正态分布白噪声，但在任意长度下x=randn(1,N)，x不一定是均值为0方差为1（有些小小的偏差），这样对后续的计算会产生影响。在这里提供3个函数用于按一定的信噪比把噪声叠加到信号上去，同时可检验带噪信号中信噪比。
matlab
- 带通滤波器（Butterworth、椭圆、窗函数），采样率fs＝2000Hz, 通带范围为300 -600Hz，阶数自选, 画出频率响应并分析比较， 对cameraman.tif图像分别添加椒盐噪声（密度为0.03）和高斯白噪声（均值为0，方差为0.02）的图像，利用三种方法进行去噪，显示原始图像、加噪图像和去噪图像并对实验结果进行分析(Band pass filter (Butterworth, ellipse, window function), sampling rate FS = 20
MATLAB多方法去高斯白噪声-1
- matlab方法去除高斯白噪声，比较全面，有效。很好用的代码(Matlab method to remove gaussian white noise, more comprehensive, effective. Very handy code)
LFM matlab
- 仿真线性调频连续波雷达的信号处理，设线性调频带宽为22MHz，时宽为200us ，雷达载频为10GHz，输入噪声为高斯白噪声。目标模拟分单目标和双目标两种情况。(Simulation of linear frequency modulation continuous wave radar signal processing, linear frequency modulation of 22 MHZ bandwidth, wide for 200 us, radar carrier freque
MATLAB
- 高斯函数，增加白噪声后，曲线拟合的问题，很有价值，推荐。多渠道五道口都没理我。(Gauss function, increasing the white noise, the curve fitting problem, very valuable, recommended. Many channels of Wudaokou do not take care of me.)
SimWork
- 用MATLAB产生高斯白噪声的算法。该历程用的是产生标准正态分布的高斯白噪声(Use MATLAB to create Gaussion White Noise)
基于MATLAB的高斯白噪声信道分析报告 (1)
- 基于MATLAB的高斯白噪声信道分析报告 。。。。。。。(Gauss white noise channel analysis report based on MATLAB)
gaosi
- 采用直接法或间接法（通过自相关函数）编制matlab程序，计算信号cos（2πf1t）+cos（2πf2t）叠加高斯白噪声后的功率谱密度。(Matlab program is compiled by direct method or indirect method (through autocorrelation function) to calculate the power spectral density of signal cos (2 PI f1t) +cos (2 PI f2t) s
汽车悬挂设计matlab
- 1.被动悬挂设计simulink模型 2.对于任意一段路面谱，求出其功率谱密度与频率的分布关系，在标准路面图中画出曲线验证路面 3.积分白噪声法路面构造simulink模型 4.整车平顺性分析simulink模型 5.实际路谱案例，c级路面 6.悬架动载荷功率谱密度图像画图matlab编程(1. Simulink model for passive suspension design 2. For any section of road spectrum, the
基于高斯白噪声信道BPSK调制下的误码率与信噪比的关系
- MATLAB代码 公式推导的时候信噪比的单位是B，目的是为了推导的方便，代码在写的时候需要记得换算。 单个符号的比特数跟信噪比有关，snr越大，其越大。 由于符号1被误认为是0的概率与符号0被误认为是1的概率是一样的，因此无论蒙特卡洛的仿真次数是多少，误码率的理论计算值 与蒙特卡洛仿真值永远一样！(条件是高斯白噪声为0均值的) 为了让实际结果与理论值完全一样，高斯白噪声的概率密度函数中的均值需要为0！但是这个条件在实际生活中无法满足。 环境是不能改变的，因此噪声的均值是无法改变的。