实验七 白化滤波器的设计 ⒈　实验目的 了解白化滤波器的用途，掌握白化滤波器的设计方法。 ⒉　实验原理 在统计信号处理中，往往会遇到等待处理的随机信号是非白色的，例如云雨、海浪、地物反射的杂乱回波等，它们的功率谱即使在信号通带内也非均匀分布。这样会给问题的解决带来困难。克服这一困难的措施之一是对色噪声进行白化处理通信类大二 随机信号处理

如何计算随机时滞微分方程，主要是高斯白噪声的情况

关于数字图像处理，均值滤波可以去除高斯噪声，但是均值滤波会使图像变得模糊，中值滤波能有效滤除椒盐噪声。

用于整车模型平顺性仿真的空间四轮路面时域模型——滤波白噪声

用于车辆平顺性仿真研究的路面随机激励时域模型，单轮模型应用

matlab产生高斯白噪声的两个函数总结

SineGen是一款实时的声波生成器软件，能够产生各种不同类型、大小、频率的声波源，用户可以利用该软件通过调节发出不同的声波来测试电脑音频设备的质量与好坏，效果非常明显，软件操作简单、功能实用，还具备定时提醒和记录等功能。 本软件已经绿化，无需安装，点击“SineGen.exe”即可运行，软件可设置不同的声波类型。

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

对软件生成的白噪声进行完全采样的文件

信号源：数字基带信号、根升余弦脉冲成型（上采样8倍，即每个符号8个采样点，滚降：0.2）； 传输：AWGN信道（信噪比范围可调） 接收器：匹配滤波，相关解调，判决 画出接收信号的眼图、星座图；计算误码率并与理论值比较。