matlab给信号添加高斯白噪声——awgn函数

`awgn`函数是MATLAB中用于向信号添加高斯白噪声的函数。`awgn`是"Additive White Gaussian Noise"的缩写，意思是添加白噪声。

`awgn`函数是MATLAB中用于给信号添加高斯白噪声的函数。它的语法如下：

y = awgn(x, snr)

其中，`x`是原始信号，`snr`是信噪比（Signal-to-Noise Ratio）。函数返回添加了噪音的信号`y`。

`snr`是以分贝（dB）为单位的信噪比值。信噪比定义为信号的平均功率与噪声的平均功率之比。较高的信噪比表示信号的功率相对于噪声更大，即噪声较小。

`awgn`函数的用法有以下几种：

1. 添加特定信噪比的高斯白噪声：

y = awgn(x, snr)

这种用法可以给原始信号`x`添加指定信噪比`snr`的高斯白噪声。返回的信号`y`是原始信号和噪声的合成。信噪比越高，噪声级别就越低。

2. 添加特定信噪比范围内的随机信噪比的高斯白噪声：

y = awgn(x, 'random', snr)

这种用法可以给原始信号`x`添加信噪比在`snr`范围内的随机信噪比的高斯白噪声。返回的信号`y`的信噪比在指定范围内随机变化。

3. 添加特定信噪比的高斯白噪声，并指定随机数种子：

y = awgn(x, snr, 'seed', seed)

这种用法可以给原始信号`x`添加指定信噪比`snr`的高斯白噪声，并通过`seed`指定随机数种子。这样可以确保每次运行时生成的噪声是相同的。

通过调整`snr`的值，可以控制声的强度。较大的信噪比会生成较低水平的噪声，而较小的信噪比会生成较高水平的噪声。

下面是一个示例，展示了如何使用`awgn`函数给一个原始信号添加高斯白噪声：

% 生成原始信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
x = sin(2*pi*50*t); % 50Hz正弦信号
% 添加高斯白噪声
snr = 10; % 信噪比为10dB
y = awgn(x, snr);
% 绘制图形
figure
plot(t, x, 'b', t, y, 'r')
legend('原始信号', '添加噪声后的信号')
xlabel('时间')
ylabel('幅度')

运行以上代码，可以观察到添加噪声后的信号和原始信号的对比效果。