rand():生成在(0,1)之间均匀分布的伪随机数;

randn():生成在(0,1)之间标准正态分布的伪随机数,强度为1;

之前的学习我都比较爱用randn()函数来产生随机噪声加到原始纯净语音上,通常先设定信噪比SNR,再根据noise_power=signal_power/SNR,v(n)=sqrt(noise_power)*randn(1,N),一系列操作才能把符合要求的噪声写出来(啊我太菜了救命,之前不知道可以用awgn()便捷加噪,或者看见了也选择忽略...)

awgn()函数

y=awgn(x,snr)

假定信号x功率为0db,在此基础上叠加信噪比为snr的高斯白噪声;

y=awgn(x,snr,sigpower)

假定信号x的功率为sigpower,在此基础上叠加信噪比为snr的高斯白噪声;

y=awgn(x,snr,'measured')

实际去计算信号x的功率,得到真实值,在此基础上叠加信噪比为snr的高斯白噪声,所以一般用这个比较多。

实际上awgn()函数加噪的本质还是利用randn()来加噪,使用awgn()更加简洁易懂。

记录最最底层摸鱼仔的学习进程...

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