AWGN에 오류 요금 : 왜 의미 = 0, 분산 = 아니요 / 2?

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mazdaspring

Guest
내가 AWGN에 오류 요금에 matlab을 수행하는 방법을 이해하려합니다. 그러나 나는 다음과 같은 몇 가지 부분에 대한 명확하지입니다. 왜 말은 하나는 0이고 분산은 = 아니오 / 2 그들은 왜 어디에서 없다? 그것은 이론이나 무엇인가? 그리고 신호에 노이즈를 추가합니다. 어떤 이론에 잡음 방정식은 무엇이며 어떻게 matlab에서 잡음 방정식을 작성하려면 어떻게해야합니까. 감사합니다.
 
AWGN이 첨가제 백색 가우스 잡음이다. 그 의미는 가우스 분포에 따라 제로입니다. 없음 / 2은 내가 아니 / 2 실제 의미에 대해서 잘 모르겠지만 부정과 긍정적인 주파수를 통해 실제 신호 확산의 힘을 생각 잡음 전력 없습니다. 그럼, / 2 양면 전력 스펙트럼 밀도의 약자로하지 않습니다. Matab에서 함수를 randn은 0 의미와 단위 변화와 가우스 분산 임의의 값을 생성하는 데 사용됩니다
 
[인용 = puripong; 915530] Matab에서 함수를 randn가 제로 의미와 단위 분산 [/ 인용] 정말 감사합니다와 가우스 분산 임의의 값을 생성하는 데 사용됩니다. 그게 내게는 매우 분명하다. 당신이 나에게 설명할 수 추가하시기 바랍니다. 랜드와 randn 사이에 다른 무엇? 그래서 AWGN을위한 matlab을 할 때 randn 대신 란드를 사용해야? 또한 제가 어떤 사람의 코드를 참조하십시오 .... matlab에서 소음이 1 / (squareroot2 X [랜드 (1, N) + J randn (1, N)])이 어디서입니까?입니다 그리고 왜에서 [] .... 실제 값 사용 랜드와 상상의 사용 randn? 사전에 정말 감사합니다.
 
기능 랜드는 함수 randn은 가우스 - 분산 임의의 값을 반면 균일하게 분산 - 임의의 값을 생성하는 데 사용됩니다. 그것의 분산은 (당신이 전력으로 생각할 수 있습니다) matlab 2와 같다 그래서이 용어 [랜드 (1, N) + J randn (1, N)])는 복잡한 가우스 가치를 생각하면 쉽게 확인할 수 있습니다 N이 큰 경우 입력 변수 var에 의해 XX = randn (1, N)의 차이는 (X), VAR (X)가 aprrox입니다. 1 다음 추가 var 변수를 확인할 수 있습니다 (X + Y) X = randn (1, N)과 Y = randn (1, N)이 [랜드 (1, N)의 에너지를 정상화 = 2 + J randn (1 , N)]) 1, 우리는 단순히 1/sqrt로 번식하는 것은 (2) 도움이 되었으면 좋겠
 
randn 모든 긍정적인 숫자를 생성합니다. 그래서, 0 건 수 없습니다. 신호 awgn을 추가하려면, awgn을 (신호, SNR)를 사용하거나, 이것을 추가 : R = A + (BA) .* 랜드 (100,1);
 
[견적은 = mazdaspring; 915692] 당신이 나에게 설명할 수 추가하시기 바랍니다. 랜드와 randn 사이에 다른 무엇? [/ 인용] 차이는 이러한 기능에 의해 생성된 무작위 변수의 배포판에 관한. 랜드 ()는 정규 분포와 randn 반면 단위 분포 ()로 임의의 요소를 생성합니다.
 
[인용 = ninju; 915726] randn 모든 긍정적인 숫자를 생성합니다. 그래서, 0 건 수 없습니다. 신호 awgn을 추가하려면, awgn을 (신호, SNR)를 사용하거나,이 추가 : R = A + (BA) .* 랜드 (100,1); [/ 인용]를 A와 B는 무엇입니까? 그건 그렇고, 당신의 모든 주셔서 감사합니다. 저는 랜드, randn에 대해 지금 이해
 
미안 해요,이 낮은 한계 및 기대 숫자 B isthe 상한선입니다.
 
친구 당신은 진짜 가우스 분포 잡음을 존중 무엇에 대해 말씀 해주실 수 있으세요??. 그리고 어떻게 생성할 수 있습니다
 
안녕하세요 장난은 BPSK 변조된 데이터 ModulatedData = randint의 다음 10 비트에서 gaussain를 추가하려면 인사 (1,10, [1 0]); [나]라고 말하고 EbNo = 4dB 이것은 당신의 실제와 IMG 일부를 계산하는 방법입니다 노이즈 [/I] EbNo_lin = 10 ^ (EbNo/10). %가 EbNo 없음 = 1/EbNo_lin의 선형 가치를 계산, %는 EB = 1 NI = sqrt (없음 / 2) * randn (1, 길이를 가정 잡음 전력을 계산 (ModulatedData)); NQ = sqrt (없음 / 2) * randn (1, 길이 (ModulatedData)); N = NI + J * NQ; %가 복잡한 AWGN 생성
 
아니오 BW B 이상의 잡음 전력 밀도는 없으며, 소음 스펙트럼은 이상했습니다에 있기 때문에 및 봤어요 주파수 진폭은 양면 스펙트럼 없음 / 2 않습니다. amplitudes - 제로 의미는 모든 소음 샘플이 독립적이며, 전체 잡음 신호가 uncorrelated는 사실에서 유래, 소음 신호가도 +이나하는 편견되지 않도록.
 

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