如何在MATLAB中生成带限高斯白噪声？

% design FIR filter to filter noise to half of Nyquist rate
b = fir1(64, 0.5);
% generate Gaussian (normally-distributed) white noise
n = randn(1e4, 1);
% apply to filter to yield bandlimited noise
nb = filter(b,1,n);

评论

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$ \ begingroup $
我一直想知道这一点，但是如果完成了这样的事情，那么高斯又怎么了？我不认为PDF完全没有。
$ \ endgroup $
–太空
13年6月20日在2:04

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$ \ begingroup $
高斯随机变量的特点之一是两个独立的高斯RV的和也是高斯分布的。由于输入噪声是白色的，因此您可以将滤波器输出处的每个样本视为许多独立的高斯随机变量的总和（其中每个RV的方差取决于输入噪声方差和相应滤波器抽头的值）。因此，滤波器输出处的样本也是高斯分布的。但是，噪声显然不再是白色的，因为在滤波器输出的连续采样之间存在相关性。
$ \ endgroup $
–Jason R
13年6月20日在4:05

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$ \ begingroup $
Wikipedia对该属性进行了更详细的描述。请注意，即使输入噪声是彩色的，该属性仍然保持不变（请参见“相关随机变量”部分）。
$ \ endgroup $
–Jason R
2013年6月20日4:06

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$ \ begingroup $
facepalm。当然。
$ \ endgroup $
–太空
2013年6月20日15:20

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$ \ begingroup $
但是这种方法不会产生白噪声。无需应用滤波器，每个离散采样噪声的带宽都从一开始就受到限制。
$ \ endgroup $
–罗伊
2013年6月21日15:02

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var = 3.0;  % just an example  
scale = sqrt(var)/std(nb);
nb = scale*nb;  % nb has variance 'var'

评论

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$ \ begingroup $
好点。如果按比例调整滤波器系数，使$ \ sum_ {n = 0} ^ {N} | h [n] | ^ 2 = 1 $，则滤波器将不会影响噪声方差。
$ \ endgroup $
–Jason R
2013年6月20日14:39

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$ \ begingroup $
@Matt不错！
$ \ endgroup $
–太空
2013年6月20日15:13

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评论

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$ \ begingroup $
这里的更多信息：dsp.stackexchange.com/questions/17494/…
$ \ endgroup $
–罗伊
2014年7月27日在2:40

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评论

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$ \ begingroup $
查看原始的matlab代码，它适用于n的块大小（即fft长度）。如果我想要2n个样本，则可以将fft长度加倍，这比2 fft还要多。如果您执行2个单独的块，则从第一个块到第二个块将有不连续的过渡。您可以使用一个窗口来平滑过渡，但是您需要做2个以上的块，以避免扇形化时间序列。使用过滤器方法，一旦过滤器处于稳定状态，就可以根据需要输入随机数。过滤方法的处理量增加呈线性比例。
$ \ endgroup $
–user28715
19-09-23在18:11

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while (true)
{

    f = center frequency
    r = random number between -half of bandwidth and + half of bandwidth

<secondary loop (for managing "granularity")>

    for x = 0 to 8 (or 16 or 32....)

    {

        [generate sine Nth value at frequency f+r]

        output = generated Nth value
    }


}

评论

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$ \ begingroup $
STFT在整个频段上都不平坦。您尚未显示为什么您的技术有任何优势。顺便说一句，大多数涂料都是灰白色，然后与颜料混合。橙色涂料不是仅使用橙色成分制成的。产生白噪声没有任何额外的工作。
$ \ endgroup $
–user28715
19-09-22在12:59

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$ \ begingroup $
@StanleyPawlukiewicz在电子领域，您非常严厉，因为噪声发生器和滤波器是两个非常简单的“对象”。在编程中，过滤器在指令数量上的复杂性不仅仅是生成所需的数据。因此，如果您有时间紧迫的应用程序，那么编程是更可取的方法。如果您投票否决，我建议您再考虑一下。
$ \ endgroup $
– Zibri
19-09-23在6:21

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$ \ begingroup $
你的声音不好听。整个频段的频谱都不平坦。动态调用先验函数并不比过滤快。你的论点没有根据
$ \ endgroup $
–user28715
19-09-23在11:37

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$ \ begingroup $
实际上，带内波纹是设计参数。说他们在中心频率达到峰值也是错误的
$ \ endgroup $
–user28715
19-09-24在12:32

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$ \ begingroup $
因为您的技术很容易修改，所以为什么不编写自己的正弦波例程而不是链接到一个例程并声称您的代码不太复杂，然后将其与biquad进行比较。添加时，定点版本如何。您可能还会考虑随着样本数量的增加，技术将如何扩展
$ \ endgroup $
–user28715
19-09-24在13:43

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