numpy-keras-matlab生成0均值的高斯信号

中杯冰美式

已于 2022-09-14 07:42:50 修改

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分类专栏：移动通信-LTE-MATLAB 生成数据文章标签： numpy keras matlab

于 2022-09-13 15:54:05 首次发布

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本文探讨了如何使用Python生成复数信号，包括通过numpy库和keras库创建高斯噪声。在信号处理中，常使用sqrt(var/2)作为系数来调整噪声的分布。同时，展示了不同方法生成复高斯信号的代码示例，并检查了其标准差和方差，确保符合预期的1。此外，文章还讨论了在理论与实际应用中为何采用这种系数的原因。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

=使用python生成复数信号=================================================

n1 = np.squeeze(np.random.normal(loc=0.0, scale=np.sqrt(2), size=(receivedSyms.shape[0], 2)).view(np.complex128))
Np.std(n1)=2

=使用keras生成 baseline-autoencoder的源代码===================

a = KR.random_normal((1000000,2), mean=0.0, stddev=np.sqrt(2))
print(np.std(a))

打印出来是根号2；

按照这个逻辑，python中的代码应该是：

n1 = np.squeeze(np.random.normal(loc=0.0, scale=np.sqrt(1), size=(receivedSyms.shape[0],2)).view(np.complex128))
np.std(n1)=1.4

第四种生成复数信号的方法：使用python中的stand_normal函数生成

noise = sqrt(1/2)*(standard_normal(receivedSyms.shape)+1j*standard_normal(receivedSyms.shape))

打印查看一下noise的标准差以及方差

np.var(noise)
np.std(noise)
输出都是0.9999988 ≈1

接下来回顾一下复高斯信号的产生，以及为什么经常都使用sqrt(var/2)作为前面的系数呢？？ 待完成

所以theory-bursty-awgn channel下的值应该使用这段代码计算吗？？？