原文出處
**結果
**實現
# -*- coding: utf-8 -*-
"""created on mon mar 5 13:41:09 2018
"""'''
snr = [-4,-2,0,2,4,6,8,10](db)
snr = 10*log10( sum(x**2) / sum(n**2))
程式中用hist()檢查雜訊是否是高斯分布，psd()檢查功率譜密度是否為常數。
'''import numpy as np
import pylab as plt
defwgn
(x, snr):
snr = 10**(snr/10.0)
xpower = np.sum(x**2)/len(x)
npower = xpower / snr
return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower)
t = np.arange(0, 1000000) * 0.1
x = np.sin(t)
snr = 10
n = wgn(x, snr)
xn = x+n # 增加了6dbz訊雜比雜訊的訊號
plt.figure(figsize=(6,8))
plt.subplot(411)
plt.title('gauss distribution')
plt.hist(n, bins=100, normed=true)
plt.subplot(412)
plt.psd(n)
plt.subplot(413)
plt.plot(t[0:100],x[0:100])
plt.title('the original sin signal')
plt.subplot(414)
plt.plot(t[0:100],xn[0:100])
plt.title('the noisy sin signal')
plt.show()
plt.tight_layout()
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