怎样在MATLAB程序中加入干扰信号

一般干扰信号就是由随机数产生函数rand或randn来生成与输入信号同维数的信号，两者叠加，作为加性噪声引入。当然，要分清楚干扰信号的类型，主要是要求创建的随机序列的方差和均值要符合你要求的干扰噪声。

以高斯噪声为例：若有用信号s(n)的最大幅度am，要求得到的信噪比为p，则p=10log10[(am^2)/b^2]，用这个公式反推出高斯噪声的方差b^2，若s(n)单通道实信号，则Matlab程序就是x=s+b*randn(size(s))；若s(n)是正交双通道信号，则Matlab程序就是x=s+b/sqrt(2)*randn(size(s))。

如果s(n)是一个N行、2列的复信号，前后两列各表示实部和虚部，则b/sqrt(2)*randn(size(s))产生的也是N×2的高斯分布噪声，实部和虚部的方差均为b/sqrt(2)。实部和虚部分别产生也可以，但不能用b*randn(size(s))。第一，如果这样产生噪声，那么最终信号的信噪比应该用p=10log10[(am^2)/(2*b^2)]；第二，不能用size(s)，应该用size(c)，c为s(n)的实（虚）部列矢量的长度。

Matlab中计算信噪比方式：

%===========================Happy===================================%

function snr=SNR(I,In)

% 计算信号噪声比函数

% by Qulei

% I :original signal

% In:noisy signal(ie. Original signal + noise signal)

% snr=10*log10(sigma2(I2)/sigma2(I2-I1))

[row,col,nchannel]=size(I)

snr=0

if nchannel==1%gray image

Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2))%signal power

Pn=sum(sum((I-In).^2))%noise power

snr=10*log10(Ps/Pn)

elseif nchannel==3%color image

for i=1:3

Ps=sum(sum((I(:,:,i)-mean(mean(I(:,:,i)))).^2))%signal power

Pn=sum(sum((I(:,:,i)-In(:,:,i)).^2))%noise power

snr=snr+10*log10(Ps/Pn)

end

snr=snr/3

end

%===================================================================%

转：

符号的平均功率 每比特信号能量/符号周期

SNR信噪比 = ------------------------- = ----------------------------------------- =

噪声的平均功率 噪声单边功率普密度*符号带宽

Eb/T 在限带情况下 T*B=1 Eb

= ---------- ================== ---------

N0*B N0

实际系统中噪声的单边功率普密度N0受温度和常数K决定的，在一定条件下为固定值；信噪比与信号能量的强弱成正比。在仿真中，为了简化模型，通常采用固定输入信号幅度，改变N0来起到SNR的变化。

其中的Eb是在相干接收条件下解调后信号能量，而系统接收的信噪比通常是加在接收输入端，也就是解调前。为了令Eb在解调前后的能量统一，在发送端必须采用能量的归一化。

归一化方法：

_ x(n)

x(n) =-------------------------- n属于(1,N) N为1bit内采样点数

sqrt(Sum(x(n)^2))

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