添加白噪聲

SNR的定義

SNR=\frac{P_{signal}}{P_{noise}}
SNR:信噪比薇缅,信號(hào)與噪聲的比率
P:平均能量
信號(hào)功率和噪聲功率有著相同的帶寬
如果信號(hào)是一個(gè)常量s耿焊,或者隨機(jī)變量S廉涕,那么對(duì)于隨機(jī)噪聲N的SNR為

SNR=\frac{{s^2}}{E[N^2]}
E:期望
SNR=\frac{E{[S^2]}}{E[N^2]}
如果噪聲的期望為0,顯然
E[N^2]=D(N)
D(N)=E(N^2)+E^2(N)
顯然扳躬,D(N)=E[N^2]=(\sigma_N)^2

分貝

因?yàn)樾盘?hào)動(dòng)態(tài)范圍很大锅减,所以糖儡,經(jīng)常用對(duì)數(shù)分貝縮放,
P_{signal,dB}=10log_{10}(P_{signal})
P_{noise,dB}=10log_{10}(P_{noise})
SNR_{dB}=10log_{10}(SNR)
因此怔匣,
SNR_{dB}=10log_{10}(\frac{{P_{signal}}}{P_{noise}})
10log_{10}(\frac{P_{signal}}{P_{noise}})=10log_{10}(P_{signal})-10log_{10}(P_{noise})
SNR_{dB}=P_{signal,dB}-P_{noise,dB}

matlab代碼

function [res] = add_noise(data,snr_db)
%ADD_NOISE 此處顯示有關(guān)此函數(shù)的摘要
%   此處顯示詳細(xì)說明
% snr input actually  is snr_db
% input:data,snr_dB
%snr_db=10log10(snr)
%snr=10^(snr_dn/10)
snr=power(10,snr_db/10);
% snr=p_s/p_n
% D(s)=E(s^2)-E(s)^2
p_s=var(data)+mean(data)^2;
p_n=p_s/snr;
sigma=sqrt(p_n);
noise=normrnd(0,sigma,100,1);
% x=(1:100)';
% plot(x,data,'r.');
% hold on;
% plot(x,data+noise);
% legend('原始數(shù)據(jù)','15dB噪聲');
res=data+noise;
end
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