《C》C语言实现“非均匀分布白噪声—Gaussian Distribution”

最新推荐文章于 2025-05-30 09:08:05 发布
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#C实现高斯分布 #并通过matlab作对比

本文介绍了如何使用C语言实现高斯分布，并通过与MATLAB的对比验证了结果的准确性。详细讲述了正态分布的概率密度函数，提供了源代码示例，并展示了C语言与MATLAB生成的高斯分布图形对比。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

非均匀分布白噪声——Gaussian Distribution

1. 方法说明

高斯分布（正态分布）概率密度函数：f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}f(x)=2π ​σ1​e

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高斯白噪声 C语言实现
baiguangyu001的专栏
02-28 4744
今天编了一个用C语言实现高斯白噪声的程序，一方面自己的项目要用，另一方面可以开源的，希望可以给大家带来方便。请大家使用时也注明是baiguangyu001 白栎旸写的，这样我就满足了，呵呵。 做出来的序列*n，其方差比预先规定的要小10的-2次方量级，但是总体来说是比较准确的。可以通过改变量化精度Stride来增加概率估计的准确性。 /* 本程序用于产生SNR=db(dB)的均值为0的白噪声序列，编写人：白栎旸，baiguangyu001 */ /* db是信噪比， length是n的长度，n
高斯白噪声的C语言实现.txt
03-12
用C语言实现了高斯白噪声数据的产生 Routine mrandom : To generate the random number(pseudo-white noise). input Parameters: n : the random data number requested; integer . iseed: the seed for pseudo-random data generation.it must be initialized by main program(suggested value is ISEED=12357), and the random number is cycled,the cycle length=1,048,576 itype: random data distribution type, see below: itype=1: Uniform distributed,from 0.0 to 1.0 itype=2: Uniform distributed,Mean=0.0, Variance(方差)(Power) p=1.0 itype=3: Uniform distributed,Mean=0.0, Variance(Power) p=p. itype=4: Gaussian distributed,Mean=0.0, Variance(Power) p=1.0 itype=5: Gaussian distributed,Mean=0.0, Variance(Power) p=p. p :variance(Power) of random, only used when itype=3 or itype=5. out parameters: u :n dimensioned real array, data is stored in u(0) to u(n-1). in Chapter 1
c语言编程高斯白噪声信号,关于产生高斯白噪声
weixin_31089065的博客
05-18 6293
1. 环境工具语言：c语言作图：gnuplot2. 高斯白噪声[ 1] 为什么要产生高斯白噪声在分析一个系统的抗噪声性能或者是一种对信号的调制方式分析的时候，在模拟信号通过信道的时候，使用的是高斯白噪声来模拟信道中的噪声模型，由此，在固定信噪比下，可以分析不同调制手段最终解调后受干扰的程度好坏，通信系统中的噪声是热噪声，而白噪声是近似于白噪声的，当对白噪声取值的时候，我们发现它符合高斯分布，故而出...
高斯白噪声序列生成工具：项目的核心功能/场景
最新发布
gitblog_06714的博客
05-30 320
高斯白噪声序列生成工具：项目的核心功能/场景 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 高斯白噪声序列生成，助力信号处理与通信系统测试。 项目介绍 在现代信号处理和通信系统研究领域，噪声序列的生成是一项基础且关键的技术。今天，我要为大家推荐一款开源的高斯白噪声序列生成工具，它能够基于瑞利分布算法，生成具有特定统计特性的高斯白噪声。这款工具的诞生，为科研工作者和相关领域技术人...
白噪声产生
01-14
白噪声产生的C语言程序，用于白噪声驱动的系统的仿真算法之中
c语言编程高斯白噪声信号,C语言-TCP协议传输下信号的处理
weixin_39995943的博客
05-18 863
//======================================================//程序功能：在客户端产生LFM和高斯白噪声信号//编程人：xx//编程时间：2018/6/3//======================================================//**************************对LFM信号进行加噪所用*...
C语言实现瑞利分布高斯白噪声生成方法
考虑到描述中提及的是“高斯白噪声序列”，我们可以假设代码文件“gauss_gen.c”中实现的应该是生成高斯分布白噪声序列的功能。这样的程序一般会利用C语言的标准库函数，如rand()或srand()，以及数学库中的函数如exp...
C语言实现500Hz-1500Hz瑞利分布高斯白噪声产生
在C环境下，实现高斯白噪声序列的产生，使用瑞利分布的知识点非常丰富，涵盖了信号处理、概率论以及编程实践等多个领域。下面将详细解释这一过程。 首先，我们需要了解高斯噪声（Gaussian Noise）的本质。高斯噪声...
C语言实现正态分布算法在通信仿真中的应用
例如，高斯白噪声（Gaussian white noise）在通信系统中的建模就常常假设其遵循正态分布。 为了实现这种分布的数据生成，C语言作为一种高效的编程语言，经常被用来编写用于仿真目的的算法和程序。C语言以其接近硬件...
C++实现高斯白噪声生成与显示技术
高斯白噪声是一种重要的信号处理概念，其特点是在所有频率范围内具有恒定的功率谱密度，并且遵循高斯分布，即任意值出现的概率遵循正态分布（高斯分布）。在通信系统中，高斯白噪声作为信号失真的一个主要因素，常常...
噪声生成c程序
06-04
两个噪声生成函数，可以分别生成高斯白噪声和有色噪声，原理是分别基于随机数生成和描述时间序列的ARMA模型，特点是简单实用。
在C环境下，实现高斯白噪声序列的产生，使用瑞利分布
03-15
高斯白噪声序列的产生-使用瑞利分布 VC 高斯噪声.用c/c++完成一个幅度为0.5，频率范围500Hz-1500Hz的带通离散白噪声的产生
色噪声的C语言实现
10-14
噪声一般分为几大类，一般通过MATLAB很容易实现，这里给出了C语言的实现方法
MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数
11-17
MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数 MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数 MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数
高斯白噪声.rar
07-15
该程序可生成高斯白噪声序列，可改变均值sigma和序列长度size。
用C语言对图像加高斯噪声
04-20
供图像处理初学者参考用，用随机数方法对原图像加高斯噪声
c语言产生高斯白噪声函数,含有高斯白噪声的正弦组合信号的产生
weixin_28731223的博客
05-21 1998
一、功能产生含有高斯白噪声的正弦组合信号。二、方法简介含有高斯白噪声的\(M\)个正弦信号的组合为\[x(n)=\sum_{i=1}^{M}A_{i}sin(2\pi f_{i}\Delta Tn + \theta_{i} ) + N(0,\sigma ^{2})\]其中\(A_i\)、\(f_i\)和\(\theta_i(i=1,2,...,M)\)分别是第\(i\)个正弦信号的振幅、频率和相位...
c语言 高斯白噪声怎么编程,C语言利用中心极限定理产生高斯白噪声
weixin_33641391的博客
05-18 1246
#include#include#include#include#include#define M 1000 //产生1000个点#define N_perpoint 1000 //每产生1000个高斯点中的一个点需要50个均匀分布的随机数。这个数越大越精确#define MeanNeed 1 //MeanNeed : the expected value of mean of gener...
MATLIB产生高斯白噪声并生成C语言代码
晨之清风
12-11 2425
陈拓 2020/12/10-2020/12/10 我要在他处使用C语言产生高斯白噪声，先用MATLIB生成一个能产生高斯白噪声的C程序作为参考。 1. 高斯白噪声 百度百科，高斯白噪声(White Gaussian Noise，WGN)：如果一个噪声，它的瞬时值服从高斯分布（正态分布），而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。 2. 用BATLIB产生高斯白噪声 BATLIB帮助中心 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fft.htm.
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