高斯白噪声matlab代码MCI 多通道复杂度指数（MCI）的计算算法 该代码实现了用于计算多通道系统中复杂度指数的MCI算法，其描述如下： [1] M. Nardelli，EP Scilingo，G。Valenza，“用于多器官生理复杂性评估的多通道复杂性指数（MCI）”，《物理学A：统计力学及其应用》，2019年， 此度量标准依赖于一种用于重建多元相空间的新颖方法，其中，每个序列都使用其适当的时间延迟进行嵌入。 然后，MCI使用模糊规则考虑相空间距离的估计，并且可以在两个不同的时标值范围内进行计算，以研究短期和长期动力学。 使用三通道高斯白噪声和1 / f噪声系统，Henon映射和Rossler吸引子的合成序列以及可公开获得的生理序列（参见文章）对算法进行了评估。 版权所有（C）2019 Mimma Nardelli，Enzo Pasquale Scilingo，Gaetano Valenza 该程序是免费软件； 您可以根据知识共享许可：Attribution 4.0 International的条款使用它。 如果您使用此程序来支持已发表的研究，请引用参考文献[1]。 如果您在软件

可见光通信经典的dco ofdm 和aco ofdm，加高斯白噪声信道，可以使用的。

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高斯白噪声matlab代码噪声辅助的多元变量模式分解（ICASSP 2021上的论文） 作者： Charilaos A. Zisou，Georgios K. Apostolidis，Leontios J. Hadjileontiadis 摘要：变分模式分解（VMD）是一种广泛使用的基于优化的方法，可以同时分析非平稳信号。 相应地，其最近提出的多元扩展，即MVMD，在分析多通道信号中显示出了巨大的潜力。 但是，预设提取成分K的数量的要求降低了VMD和MVMD方法的分析性能。 这项工作将MVMD与噪声注入范例结合起来，为VMD和MVMD提出了一种有效的替代方案，即噪声辅助MVMD（NA-MVMD），其目的是放宽预设K的要求，并提高质量。结果分解。 通过在初始信号中添加噪声变量/通道来注入噪声，以激发高斯白噪声时VMD / MVMD的滤波器组特性。 此外，提出了一种更新中心频率的替代方法，该方法使用广义交叉频谱的质心，而不是单个频谱质心的简单平均值，从而显示出更快的收敛性。 NA–MVMD可应用于单变量和多变量合成信号，在选择K参数时显示出更高的分析能力，抗噪声能力以及较低的灵敏度。 致谢：

使用椭圆滤波器对混有高斯白噪声的正弦波信号进行低通滤波处理， 同时对滤波前后的信号进行频谱分析并显示。 结果表明混有高斯白噪声的正弦波信号经椭圆滤波器滤波后，噪声得到了很大程度的抑制。

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语音信号加入高斯白噪声，利用切比雪夫Ⅱ，FIR汉明窗方式除噪 matlab

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