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信号与噪声分析,matlab给信号加噪声

睿知经验分享

对于分析通信系统的性能，这也是信号 分析中所谓的变换域方法 。目的是从不同维度区分信号和/的不同，如何测量分析仪器、前置放大器和信号发生器的系数？在图317 分析解调器阻抗噪声性能的模型图中，是信号；在传输过程中是高斯白噪声叠加，去除音频分析 噪声小波分析(小波)小波分析是一个迅速发展的数学新领域 ，  。
这里不考虑1、 信号 噪声的问题!!!急!!!在线等!!! Modem 。输入加法噪声相当于直接在时域叠加原信号 。所以第一种方法是正确的 。再来看第二种方法 ， 只考虑信号叠加后的自相关函数，相当于两个自相关和两个互相关，那么就很容易知道，只有当原信号和噪声不相关时，两种方法才是等价的 。可能会有错误，自己去查原版教材 。
2、怎么看 噪声和 信号在时域混叠还是频域???这个问题很简单 。分别画出final信号plus噪声的时域波形和频率波形，就可以知道它们在频域还是时域有重叠 。这也是信号 分析中所谓的变换域方法 。目的是从不同维度区分信号和噪声 。你想要什么?Matlab代码或实验结果 。根据奈奎斯特采样定理，结果一目了然 。第一个肯定不失真，第二个有混叠是因为采样频率太低，不到最高截止频率的两倍 。
3、怎样使用频谱 分析仪、前置放大器和 信号发生器测量 噪声系数?【信号与噪声分析,matlab给信号加噪声】看起来不错 。许多噪声系数只能通过使用spectrum 分析仪器和前置放大器来测量 。只需要频谱分析仪器、前置放大器和信号发生器就可以覆盖被测设备的频率 。该方法的精度低于需要用噪声 source校准的Y因子技术 ， 与分析 instrument在感兴趣频率下的幅度精度相当 。具体测量步骤如下:1 .将信号 generator和分析 instrument设置为噪声 coefficient的测量频率，测量器件的增益 。将该值标记为增益(D) 。
将该值标记为增益(P) 。3.断开spectrum分析instrument的任何输入并将输入衰减器设置为0dB 。前置放大器输入根本没有连接 。将其输出连接到spectrum分析instrument的输入 。进行此连接时，您将看到仪器噪声显示的分析的平均增量 。4.将被测设备的输入连接到其特性阻抗，并将输出连接到前置放大器的输入 。此时分析米显示的噪声的电平应该会升高 。5.将spectrum分析instrument的视频带宽(VBW)设置为分辨率带宽的1%或更低 。
4、VHF通信中如何剔除 信号中的 噪声 FM通信方式的主要优点是 ， 要传输的信号的幅度是用RF 信号的频偏来表示的，解调工作与接收到的RF 信号的强度无关，所以是传输过程中各种干扰和衰落造成的 。为了完全消除传输信道中干扰造成的幅度失真 ， 调频接收机通常将信号充分放大，然后限幅后将信号切割成理想的等幅调频波，再送入鉴频电路解调出原始音频信号 。
当没有接收到信号时，发送到鉴频电路的是接收机的本地噪声 。虽然噪声幅度不大 ， 但其频率在较大范围内随机变化，鉴频器电路的输出信号只取决于这个频率的变化，所以解调输出信号的幅度较大，所以会听到很强的噪声 。当我们使用调频接收机进行测向时，无论定向天线如何旋转，在接近发射机时信号的强度都会随着方向的变化而变化 ， 或者信号随着距离的缩短而增大 。只要最小值信号达到了限幅电路的阈值，所有的幅度变化都会被截止，最后被听到 。
5、为 分析通信系统的抗 噪声性能,一般常用什么作为 噪声模型由于加性噪声只影响调制信号的接收 ， 所以调制系统的反噪声性能可以通过解调器的反噪声性能来衡量 。分析解调器的抗噪声性能模型如图317所示 。在图317 分析解调器阻抗噪声性能的模型图中，是信号；在传输过程中是高斯白噪声叠加 。带通滤波器用于滤除调制的信号频带以外的噪声频带 。因此，经过带通滤波器后，到达解调器输入端的信号仍然是0 ， 而噪声变成了窄带高斯噪声 。
上图中称之为窄带高斯噪声是因为它是由平稳高斯白噪声通过带通滤波器得到的 。在通信系统中，带通滤波器一般是窄带滤波器 ， 所以根据第二章的讨论，是窄带高斯-0 。可以表示为(322)，其中窄带高斯噪声的同相和正交分量为高斯变量，其均值和方差(平均功率)与的相同 ， 即(324)(325)为解调器噪声功率的输入 。
6、用小波 分析法除去音频 信号的 噪声Wavelet分析(Wavelet)Wavelet分析是一个迅速发展的数学新领域，既有深刻的理论，又有广泛的应用 。小波变换的概念最早是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet于1974年提出，并通过信号处理的物理直觉和经验建立反演公式 ， 当时并没有得到数学家的认可 。就像法国热工程师J.B.J .傅立叶在1807年提出了任何函数都可以展开成无穷多个三角函数级数的创新概念一样，并没有得到著名数学家J.L .拉格朗日、P.S .拉普拉斯和A.M .勒让德的认可 。
7、 信号与 噪声的媒体评价人们热爱统计，但统计并不总是回馈同样的爱 。西尔弗的书给了我们一次睿智、优雅、科学、艺术的预测之旅，从中我们可以体会到当大数据遇到人性时会发生什么，在棒球比赛、天气预报、地震预测、经济预测和选举投票等领域 ， 西尔弗发现，糟糕的预测往往源于偏见、既定利益和过度自信 。在指标横行的今天，这本书给了我们一个及时的提醒:只有正确使用统计工具的人 ， 才能做出好的预测 。

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