高斯白雜訊的兩種表示形式是什麼？

高斯白雜訊是指雜訊的概率密度函式滿足正態分佈的統計特徵，其功率譜密度函式恆定的一類雜訊。 在通訊系統的理論分析中，特別是在系統抗雜訊效能的分析和計算中，往往假設系統中的通道雜訊（即上述起伏雜訊）是高斯白雜訊。 原因如下：

1.高斯白雜訊可以用特定的數學表示式來表示，便於推導、分析和運算。

2.高斯白雜訊確實反映了實際通道中的加性雜訊，並且更真實地表示出來。 通道雜訊的特徵。

高斯白雜訊：如果雜訊的幅值分布服從高斯分布，其功率譜密度均勻分布，則稱為高斯白雜訊。

熱雜訊和散粒雜訊是高斯白雜訊。

高斯中所謂的高斯白雜訊是指概率分布是乙個正態函式，而白雜訊是指它的二階矩是不相關的，而一階矩是常數的，它指的是連續訊號在時間上的相關性。 這是乙個檢查訊號的兩個不同方面的問題。

高斯白雜訊是指訊號包含從負無窮大到正無窮大的所有頻率分量，並且每個頻率分量在訊號中具有相同的權重。 白光包含各種頻率分量的光，白雜訊的名稱由此而來。 它在任何時候的振幅都是隨機的，但作為乙個整體滿足高斯分布函式。

有關時變訊號的知識，請參閱“訊號與系統”，有關高斯白雜訊，請參閱“通訊原理”。

雙邊功率譜密度 I n0 2 的一維概率密度函式，零平穩高斯白雜訊的平均值說實話，這個比較難知道，沒有多少人理解，也不想告訴你。

白雜訊，即頻譜是乙個常數; 即當delay=0時，其協方差函式不為0，當delay不等於0時，其值為零; 換言之，取樣點彼此不相關。 因此，“白”和“非白”與分配無關。 當從高斯分布中隨機獲得取樣值時，由取樣點組成的隨機過程為“高斯白雜訊”。 同樣，當從均勻分布中隨機獲得樣本值時，由取樣點組成的隨機過程稱為“均勻白雜訊”。

那麼，是否存在“非白高斯”雜訊？ 答案是肯定的，那就是“高斯色彩雜訊”。

這種雜訊的分布是高斯的，但它的頻譜不是乙個常數，或者換句話說，高斯訊號不是隨機取樣的，而是根據一定的定律。

白雜訊應該是乙個自相關函式，當延遲=0時不為0，當延遲不等於0時為零。 如果你想討論協方差函式，那麼你應該新增乙個條件：零均值。

高斯雜訊是指雜訊的概率密度函式服從高斯分布，白雜訊是指雜訊的任意兩個取樣樣本彼此不相關，兩者描述的角度不同。

嚴格來說，白雜訊只是乙個理想化的模型，因為實際雜訊的功率譜密度不可能有無限寬的頻寬，否則它的平均功率將是無限的，物理上是無法實現的。 但是，白雜訊。

它在數學處理中更方便，因此是系統分析的有力工具。 一般來說，只要乙個嘈雜過程的頻譜寬度遠大於它所執行的系統的頻寬，並且它的頻譜密度在該頻寬中是基本的。

可以看作是常數，也可以看作是白雜訊。 例如，熱雜訊和散射雜訊在很寬的頻率範圍內具有均勻的功率譜密度，通常可以被認為是白雜訊。

如何使用MATLAB製作標準白雜訊：

要生成隨機數的高斯分布，請使用 randn（）;

y=randn(1,2500);

y=y/std(y);

y=y-mean(y);

a=;b=sqrt(;

y=a+b*y;%a 是期望值，b 是標準差。

2.WGN：產生高斯白雜訊：y = wgn（m，n，p） 以 m 行為單位產生高斯白雜訊的矩陣，其中 p 指定輸出雜訊的強度（以 dbw 為單位）。

3.要對給定訊號進行雜訊處理，請使用 awgn（）。