1樓：葉綠蛋白
熱噪聲和散粒噪bai聲是高斯白噪聲。du比如zhi當描述的物件涉dao及熱運動時，
專就要考慮高斯白噪聲。屬
該噪聲訊號為一種便於分析的理想噪聲訊號，實際的噪聲訊號往往只在某一頻段內可以用高斯白噪聲的特性來進行近似處理。由於awgn訊號易於分析、近似，因此在訊號處理領域，對訊號處理系統（如濾波器、低噪音高頻放大器、無線訊號傳輸等）的噪聲效能的簡單分析(如：訊雜比分析)中，一般可假設系統所產生的噪音或受到的噪音訊號干擾在某頻段或限制條件之下是高斯白噪聲。
高斯白噪聲只是白噪聲的一種，另有泊松白噪聲等。
通訊原理中為什麼選用高斯白噪聲
2樓：匿名使用者
高斯白噪聲，是指噪聲的概率密度函式滿足正態分佈統計特性，同時它的功率譜密度函式是常數的一類噪聲。
在通訊系統的理論分析中，特別是在分析、計算系統抗噪聲效能時，經常假定系統中通道噪聲（即前述的起伏噪聲）為高斯型白噪聲。其原因在於
1. 高斯型白噪聲可用具體數學表示式表述，便於推導分析和運算；
2. 高斯型白噪聲確實反映了實際通道中的加性噪聲情況，比較真實地代表了通道噪聲的特性。
高斯白噪聲是什麼
3樓：隊長傳過來啊
所謂高斯白噪聲(white gaussian noise)中的高斯是指概率分佈是正態函式，而白噪聲是指它的二階矩不相關，一階矩為常數，是指先後訊號在時間上的相關性。高斯白噪聲是分析通道加性噪聲的理想模型，通訊中的主要噪聲源——熱噪聲就屬於這類噪聲。
在一般的通訊系統的工作頻率範圍內熱噪聲的頻譜是均勻分佈的，好像白光的頻譜在可見光的頻譜範圍內均勻分佈那樣，所以熱噪聲又常稱為白噪聲。由於熱噪聲是由大量自由電子的運動產生的，其統計特性服從高斯分佈，故常將熱噪聲稱為高斯白噪聲。
4樓：匿名使用者
高斯白噪聲：如果一個噪聲，它的幅度分佈服從高斯分佈，而它的功率譜密度又是均勻分佈的，則稱它為高斯白噪聲。 熱噪聲和散粒噪聲是高斯白噪聲。
所謂高斯白噪聲中的高斯是指概率分佈是正態函式，而白噪聲是指它的二階矩不相關，一階矩為常數，是指先後訊號在時間上的相關性。這是考查一個訊號的兩個不同方面的問題。
高斯隨機過程是指它的任意 n維（n=1，2，…）概率密度函式，可以表示為：
f (x , x ;t t )
= (3-3)
式中， = ; ; 為相關係數矩陣的行列式，= 是行列式中元素 所對應的代數餘因子。
式子（3-1）就是高斯白噪聲所對應的數學函式模型
為什麼現代通訊系統中將所有加性噪聲稱為高斯白噪聲
5樓：匿名使用者
現代通訊系統中的噪聲很複雜，包括加性噪聲和乘性噪聲，我們在實際工程中將噪聲可以近似看成是加性高斯白噪聲。
6樓：近視的豬豬
所謂高斯白噪聲中的高斯是指概率分佈是正態函式，而白噪聲是指它的二階矩不相關，一階矩為常數，是指先後訊號在時間上的相關性。這是考查一個訊號的兩個不同方面的問題。
高斯白噪聲：如果一個噪聲，它的幅度分佈服從高斯分佈，而它的功率譜密度又是均勻分佈的，則稱它為高斯白噪聲。
熱噪聲和散粒噪聲是高斯白噪聲。
matlab中給影象加高斯白噪聲 80
7樓：匿名使用者
函式imnoise在為影象新增噪聲之前，要將它轉化為範圍[0,1]內的double類影象，這裡把20改為20/（255）^2就可以了
8樓：匿名使用者
j = imnoise(i,'gaussian',0,20);
仔細看一下，其中引數應該是0.20,不是0，20改一下就可以了
j = imnoise(i,'gaussian',0.20);
9樓：我是小超子
在imshow函式加上第二個引數，為實際的灰度值範圍，預設值為[0 1],所以看不到影象
白噪聲的方差等於什麼
10樓：風翼殘念
方差是n0/2，白噪聲的功率譜密度是一個常數。這是因為：白噪聲的時域訊號中任意兩個不同時刻是不相關的，因此，白噪聲的自相關函式為衝擊函式，因此，白噪聲的功率譜密度為常數。
（自相關函式和功率譜密度是傅立葉變換對）。
噪聲的方差，是指加性高斯白噪聲（awgn）的經過取樣後的取樣值的方差，具體說，就是數字通訊原理裡說的在相關接收/或匹配濾波後的輸出，此時的方差是n0/2。
若說某個白高斯過程的方差是n0/2，這個提法本身就是不嚴格的，因為對於均值為0的高斯白噪聲，方差就是總功率，因為：總功率=直流功率+交流功率=0+交流功率=0+方差，因為均值為0，所以直流功率為0，方差就是交流功率,亦即總功率。
因為根據白噪聲的定義，他的功率譜在整個頻段上都是一個常數，此時總功率是對功率譜在整個頻段上的積分，這個總功率自然就是無窮大的了。
白噪聲序列，指白噪聲過程的樣本實稱，簡稱白噪聲。隨機變數x（t）（t=1，2，3……），如果是由一個不相關的隨機變數的序列構成的。
即對於所有s不等於t，隨機變數xt和xs的協方差為零，則稱其為純隨機過程。對於一個純隨機過程來說，若其期望為0，方差為常數，則稱之為白噪聲過程。
11樓：**
當均值為零時，高斯白噪聲的功率譜密度等於方差，此時的功率譜密度為雙邊功率譜密度，數字訊號處理上面有關於這些的推導，n0/2是雙邊功率譜密度，n0為單邊功率譜密度，一般都是考慮雙邊的。
通常文獻所說的噪聲的方差，是指加性高斯白噪聲（awgn）的經過取樣後的取樣值的方差，具體說，就是數字通訊原理裡說的在相關接收/或匹配濾波後的輸出，此時的方差是n0/2（見proakis的digital ***muncations的第五章第
一、二節）。若說某個白高斯過程的方差是n0/2，這個提法本身就是不嚴格的，因為對於均值為0的高斯白噪聲，方差就是總功率，因為：總功率=直流功率+交流功率=0+交流功率=0+方差，因為均值為0，所以直流功率為0，方差就是交流功率,亦即總功率。
因為根據白噪聲的定義，他的功率譜在整個頻段上都是一個常數，此時總功率是對功率譜在整個頻段上的積分，這個總功率自然就是無窮大的了。
實際上，即使輸入的噪聲真的是awgn，經過相關接收/或匹配濾波後，噪聲項就不再是白的了，因為相關接收/匹配濾波器本身就可以被看作是一個濾波器（積分器的系統函式為1,即是個低通），wgn經過濾波器後，功率自然就不再是無窮大了，雖然它的相關接收/匹配濾波器輸出取樣值分佈仍然是高斯的。如果有作者說「高斯白噪聲服從的是均值為0，方差為n0/2的高斯分佈」，那一定是指白噪聲經過相關接收/或匹配濾波後並取樣獲得的離散隨機過程是均值為0，方差為n0/2的高斯分。
12樓：匿名使用者
標準正態白噪聲，其均值為0、方差為1；
假設標準正態白噪聲的功率譜為常數c；那麼
功率譜曲線下的面積等於白噪聲的方差，其值為1。
對於有限頻帶(0，fc)的標準正態白噪聲，cfc = 1 c = 1/fc .(此處指單邊譜)
13樓：何以解憂
《隨機訊號分析》常建平 p125頁 看公式（3-15）
14樓：張白鯊
均值為0時，高斯白噪聲的方差是平均功率，不是功率譜密度。
高斯噪聲、白噪聲、色噪聲，高斯白噪聲的區別是什麼？
15樓：匿名使用者
白噪聲，就是說頻譜為一常數；也就是說，其協方差函式在delay=0時不為0，在delay不等於0時值為零；換句話說，樣本點互不相關。所以，「白」與「不白」是和分佈沒有關係的。當隨機的從高斯分佈中獲取取樣值時，取樣點所組成的隨機過程就是「高斯白噪聲」；同理，當隨機的從均勻分佈中獲取取樣值時，取樣點所組成的隨機過程就是「均勻白噪聲」。
那麼，是否有「非白的高斯」噪聲呢？答案是肯定的，這就是」高斯色噪聲「。
這種噪聲其分佈是高斯的，但是它的頻譜不是一個常數，或者說，對高斯訊號取樣的時候不是隨機取樣的，而是按照某種規律來取樣的。
白噪聲應該是自相關函式在delay=0時不為0，在delay不等於0時值為零。如果要說協方差函式，那麼應該加個條件：零均值。
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