添加白噪声

SNR的定义

SNR=\frac{P_{signal}}{P_{noise}}
SNR:信噪比,信号与噪声的比率
P:平均能量
信号功率和噪声功率有着相同的带宽
如果信号是一个常量s,或者随机变量S,那么对于随机噪声N的SNR为

SNR=\frac{{s^2}}{E[N^2]}
E:期望
SNR=\frac{E{[S^2]}}{E[N^2]}
如果噪声的期望为0,显然
E[N^2]=D(N)
D(N)=E(N^2)+E^2(N)
显然,D(N)=E[N^2]=(\sigma_N)^2

分贝

因为信号动态范围很大,所以,经常用对数分贝缩放,
P_{signal,dB}=10log_{10}(P_{signal})
P_{noise,dB}=10log_{10}(P_{noise})
SNR_{dB}=10log_{10}(SNR)
因此,
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代码

function [res] = add_noise(data,snr_db)
%ADD_NOISE 此处显示有关此函数的摘要
%   此处显示详细说明
% 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('原始数据','15dB噪声');
res=data+noise;
end
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