白噪声发生器是一种重要的电子设备，它主要用于生成具有平坦功率谱的随机信号，即在所有频率上具有相同功率的噪声，这种噪声被称为白噪声。在本文中，我们将深入探讨一种基于PN结齐纳噪音原理的白噪声发生器。 我们要理解PN结的基本概念。PN结是半导体材料中的一个重要组成部分，它是P型半导体与N型半导体接触形成的界面。在PN结中，电子和空穴（带负电和正电的载流子）在界面处重新组合，形成一个耗尽区，这个区域几乎没有自由移动的载流子。当在PN结施加反向电压时，如果电压足够大，就会发生齐纳击穿，此时电流会突然增大，同时伴随着大量的噪声产生。 齐纳击穿是一种非线性现象，当反向电压达到一定阈值（称为齐纳电压）时，PN结的势垒被击穿，形成一个低阻通道，允许电流迅速增加。在这个过程中，大量的电子和空穴对快速重组，释放出能量，这些能量以热噪声的形式表现出来，也就是我们所说的齐纳噪声。 在白噪声发生器的设计中，一个晶体管的基极-发射极PN结被反向偏置，以利用齐纳击穿产生的噪声。通常，这种反向电压约为5V，但实际上，为了确保PN结能够可靠地击穿并产生足够的噪声，电源电压应该超过5V，最好是8V或更高。在示例电路中，12V电源常被采用，因为它可以提供足够的电压裕量，确保噪声的稳定生成。 电路中的2K2电阻在原始设计中可能用于控制噪声的强度或者作为反馈电阻来调整噪声的特性。如果目标是简单地生成白噪声，可以将控制连线直接相连，省去这个电阻。这样，噪声信号会直接通过PN结，然后经过放大，最终由扬声器输出，用户可以听到类似“咝咝”声的白噪声。 白噪声在电子工程、通信、音频测试、信号处理等多个领域都有广泛的应用。例如，在电子竞赛中，它可以用来测试滤波器的性能；在音频系统中，用于校准和测试设备的频率响应；在通信系统中，白噪声可用于模拟真实环境下的干扰，帮助评估系统的抗干扰能力。 总结来说，PN结齐纳噪音原理的白噪声发生器是一种实用且简单的设备，它利用半导体PN结的特性生成白噪声。通过调整电路参数，我们可以控制噪声的强度和特性，以满足不同应用场景的需求。这种基本的白噪声发生器设计不仅教育意义重大，也是实际工程应用中的一个重要工具。

matlab调制解调 OFDM OTFS 16qam qpsk ldpc turbo在高斯白噪声，频率选择性衰落信道下的误比特率性能仿真，matlab代码 OFDM simulink 包括添加保护间隔（cp），信道均衡(ZF MMSE MRC MA LMSEE) 代码每行都有注释，适用于学习，附带仿真说明，完全不用担心看不懂 在现代通信系统中，为了提高数据传输的可靠性和频谱效率，各种调制和编码技术被广泛研究与应用。本篇知识将详细介绍在高斯白噪声和频率选择性衰落信道下，利用Matlab软件进行调制解调仿真，特别是针对正交频分复用（OFDM）和正交时频空间（OTFS）技术，结合16-QAM和QPSK调制、低密度奇偶校验（LDPC）编码以及涡轮编码等先进编码技术的误比特率（BER）性能仿真过程。这些技术在无线通信系统中的应用非常广泛，尤其适用于现代无线局域网、4G和5G移动通信技术。 OFDM技术通过将高速数据流分散到多个并行的低速子载波上，能够有效地抵抗频率选择性衰落，减少码间干扰（ISI），并提高频谱利用率。OFDM的实现依赖于快速傅里叶变换（FFT）和其逆变换，这使得OFDM系统能够灵活地处理信号。 OTFS是一种相对较新的调制解调技术，它采用时频表示的方法，可以提供更优的性能，特别是在高速移动环境下的通信。OTFS能够将信号映射到整个时频平面，从而提高系统的抗衰落能力。 16-QAM和QPSK是两种常见的数字调制技术，其中16-QAM可以提供更高的数据传输率，而QPSK在传输速率较低的情况下，具有更高的信号鲁棒性。 LDPC码和涡轮码是两种性能接近香农极限的纠错编码技术。LDPC码是一种线性纠错码，通过稀疏校验矩阵构造，具有较低的复杂度和较高的纠错能力。涡轮码则是一种迭代解码的编码方式，通过两个或多个简单编码器的串行连接，并结合交织器，达到非常高的纠错性能。 在进行仿真时，通常需要考虑信道的实际环境。高斯白噪声和频率选择性衰落是无线信道中常见的两种干扰。高斯白噪声是一种理想化的随机噪声，均匀地覆盖了所有频率范围，而频率选择性衰落是由于信号在传输路径中遇到的多径效应造成的，它会在不同的频率上产生不同的衰落。 Matlab中可以使用Simulink进行仿真，Simulink是一种基于图形的多域仿真和基于模型的设计环境，它能够帮助设计者直观地搭建和测试复杂的系统。在本次的仿真中，代码中每一行都有详细的注释，便于学习者理解每一部分的作用，包括添加循环前缀保护间隔（CP）、信道均衡等关键步骤。循环前缀保护间隔的添加是OFDM系统中防止ISI的重要措施，信道均衡则用于补偿信道引起的频率选择性衰落。 整个仿真过程不仅涉及了信号的调制和编码，还包括了信号在经过衰落信道后的解调和解码过程。通过改变仿真参数，可以观察不同调制解调技术、编码方案以及信道均衡策略对误比特率的影响，从而评估各种技术在特定信道条件下的性能表现。 这篇知识内容详细介绍了高斯白噪声和频率选择性衰落信道下，使用Matlab进行调制解调仿真研究的重要性。它不仅覆盖了OFDM和OTFS这两种主流技术，还深入探讨了16-QAM和QPSK调制方案，以及LDPC和涡轮这两种高效的纠错编码方法。通过代码注释和仿真说明，本篇知识为读者提供了一个全面的仿真学习平台，帮助研究者和工程师深入理解各种技术在实际通信系统中的应用。

高斯白噪声matlab代码 推车上线性二次高斯控制倒立摆 使用LQR和LQR控制器组合来稳定倒立摆的完整非线性系统 实现目标： 使用状态空间技术的MIMO动态系统建模。 将整个非线性系统数字化线性化。 分析了任何状态空间表示形式的开环和闭环稳定性。 使用极点放置技术设计了线性状态反馈控制器。 使用线性二次调节器（LQR）技术设计最佳的线性状态反馈控制器。 在给定高斯白噪声干扰和测量噪声的情况下，设计了卡尔曼滤波器，这是一种最佳的全态估计器。 将最佳全状态反馈LQR与最佳全状态估计器（LQE或卡尔曼滤波器）组合，以获得基于传感器的线性二次高斯（LQG）控制器。 使用的语言： Matlab的 乳胶 每个文件的使用： -具有明确定义的问题陈述和方法的可执行文件 Linear_Quadratic_Gaussian_InvertedPendulum.pdf-已发布的文档，用于快速检查解决方案和代码 -用于Lqg控制器的Simulink模型 -使用拉格朗日方程式为您提供线性化的运动方程式 -动画，当我们输入数据进行仿真时可轻松直观地检查购物车上的摆锤

用m序列产生均匀分布的噪声，然后运用中心极限定理将均匀的白噪声信号转换为高斯白噪声。噪声信号全程在ISE平台上仿真验证，并且把数据写入到TXT里面，然后导入到matlab中运用hist函数和求平均数函数求其值。

高斯白噪声matlab代码SPA_for_LDPC 这个存储库是关于LDPC（又名低密度奇偶校验）代码的和积算法（在二进制对称信道，二进制擦除信道和AWGN（加性高斯白噪声）下）的实现（使用C和Matlab）的） 渠道。 感谢您在中提供这些（几乎）常规LDPC矩阵文件。 感谢Takuji Nishimura和devoloping The，也感谢Shawn Cokus提供了。

这里有三段程序，分别是产生高斯白噪声的程序，信号加载高斯白噪声的程序，产生有色噪声的程序。是本人搜集的，特此分享。

LabVIEW仿真单频脉冲信号+线性调频信号+高斯白噪声信号

实验目的：在本实验中，需要在 LabVIEW 软件平台上为一张二维图片添加高斯白噪声，以便更好地体会高斯白噪声的原理以及影响，并进一步熟悉 LabVIEW 软件平台的使用。 实验内容（1）熟悉图像读取方法 程序的信源为 JPG 格式的图像，采用 LabVIEW 提供的一个能够读取 JPG 格式图像并输出图像数据的模块，完成图像信息的提取。利用还原像素图的子程序完成图像数据到一维二进制数据的转换（图像数据→十进制二维数组→二进制一维数组），输出信源比特流。 （2）编写程序，添加高斯白噪声 打开Exercise AWGN Channel.vi子程序，编写添加高斯白噪声的程序。（需要两种方法） 首先将经图像转换后得到的一维数组转化为极坐标的形式，将 r 取均值得r̅。 ,式中，S 为编码速率，σ为高斯白噪声的标准差，将生成的高斯白噪声信号转换为复数形式，实部和虚部均为生成的噪声信号，将复数形式的噪声序列与输入的数组叠加，从而得到新的数组。提示：本模块中将使用到高斯白噪声控件。 （3）熟悉重建图像方法将上步得到的信息流转换成二维的 JPG 数组，使用绘制还原像素图子程序重建图像。

去除白噪声,用ＭＭＳＥ方法抑制白噪声来提高信噪比,是一种基于统计分析的噪声去除方法，广泛应用于语音增强方面.

FPGA产生高斯白噪声 verilog源码