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fft频谱分析白噪声,用fft对信号作频谱分析MATLAB

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噪声如何处理和执行信号频谱-3/？白噪声功率谱幅值分布高斯白噪声:若a 噪声具有高斯瞬时值 ， 且其功率谱密度呈均匀分布，则称为高斯白噪声 。...和频谱图并画出噪声-3db，频谱，最好是频谱后的波形，然后做相应的过滤 ， 滤波器可以在采集前加一个低通滤波器去除高频噪声，但是pink 噪声 频谱，范围很广，几乎是整个频域，

1、信号处理中各种 噪声的性质及其定义?模拟和数字 。有很多噪声不容易被高通或低通滤波器滤除，最常见的是白色噪声 。白噪声整个频谱中各频点的能量是恒定的，基本恒定 。无论信号是低通还是高通，白色噪声都无法被有效滤除 ， 因为它存在于整个频段 。有趣的是，人类已经完全理解了对话噪声并能从中巧妙地提取出大量有用的信息 。White 噪声甚至具有医疗功能，一些医学专家(主要是医师和牙医)已经在实验中将white 噪声成功应用于轻度麻醉 。

白噪声是随机的 ， 它没有相关性，所以没有偏差 。因此，white 噪声可以叠加在信号和算法上，或者一直存在于A/D转换器中而不会造成长期误码 。经过适当的处理，白噪声还可以用来创造声音 ， 包括人声和自然声音 ， 甚至可以合成其他噪声 。在使用逆变换消除白噪声之前，可以使用FFT或小波滤波系统有效地提取白噪声并为结果设置阈值 。一般来说 ， 白噪声可以用随机数生成器生成，但实验表明很难生成一个理想的白噪声，其他噪声的合成也类似 。

2、matlab中给信号加入白 噪声,如何利用傅里叶变换去噪大致思路:设置过滤条件，过滤掉数组中符合条件的元素(可以过滤掉元素值或者元素对应的下标)，然后将元素值赋给另一个数组的元素引用代码:clccleallallcloseallxrandi(10，5)；%原始数据显示( x )；disp(x)；y11 *个一(1，长度(x))；%存储筛选的结果并将它们初始化为不可能的结果%筛选合格的元素下标并将相应的元素保存到y1 % IX find(x > 3)；%例如，过滤掉原始数据中大于3的元素的下标if(isempty(IX))disp( x的元素都不满足要求)；elsey1(1:长度(IX))x(IX)；%将符合条件的元素保存到y1中(find (Y11)) 。期望的函数有:wav read()；读取wav格式的语音信号fft()快速傅立叶变换plot()绘制二维图形randn()高斯白噪声噪声例:xwavread()；%读取波形文件得到数据xx(1:1024)；%取前1024个点作为加工数据FXfft(x)；图(1)；支线剧情(211)；情节(x)；支线剧情(212)剧情(ABS(FX))；snr.3x1x snr*randn(1，

3、 噪声信号怎么处理及进行 频谱 分析?有很多软件可以处理，比如在网上搜MultiInstrument 。最好确定频谱-3-2频谱的范围，然后做相应的过滤 。滤波器可以在采集前加一个低通滤波器，去掉高频噪声 。这只能优化，不能完全去除 。数字化后，可以添加一个数字滤波器来丢弃噪声 。具体来说 ， 对采集到的数据选择一定的长度，即点加汉宁窗进行FFT 。如果不添加汉宁窗口，默认会添加矩形窗口，但这样会造成频谱的一部分泄露 。当然汉宁窗会漏 ， 但是漏的会大大减少 。

【fft频谱分析白噪声,用fft对信号作频谱分析MATLAB】获得时域波形数据，从而去除相关信号 。注意你的频率分辨率F/采样频率F/频域采样点数n 。当采样频率固定时，增加采样点数会提高频率分辨率，但相应的时间分辨率会降低 。这样，如果想在保证时间分辨率的前提下提高频率分辨率，可以这样做 ， 采样点数减少，减少的部分用零填充 。好了，就这些 。我不会继续留言了 。

4、白 噪声功率谱幅度分布高斯白噪声:若a 噪声，其瞬时值服从高斯分布，其功率谱密度均匀分布，则称为高斯白噪声 。瞬时值指概率密度函数，高斯分布指正态分布 。没有办法产生真白噪声 。为什么你的影响函数有宽度？所以计算出来的功率谱密度不是一条直线是正常的 。而计算功率谱的算法也决定了功率谱计算不可避免的误差 。功率谱的基本估计算法是FFT，FFT计算功率谱时有很多非理想性，所以出现一些误差并不奇怪 。

功率谱是这样的 。第一张图是对该图的振幅进行直方图统计的结果 。想问一下这个统计有没有分布描述？mapUrl:，contentRich:不 ， 这不是功率谱 。

功率谱是这样的 。第一张图是该图振幅的直方图统计结果 。想问一下这个统计有没有分布描述？
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