18利用白噪声特性和ARMR模型，通过求解模型参数生成随机风速

仿真信号 正余弦白噪声的使用（LabVIEW）

为了获得噪声类型及其含量对介质损耗角正切（简称介损）计算准确性的影响，用正态分布的随机变量模拟白噪声，用限幅后的柯西分布随机变量模拟脉冲噪声，编程获得了模拟到数字转换（A／D）的量化噪声。仿真分析了信噪比、信号长度对以上噪声导致的介损测量误差的影响，同时对以上噪声给介损测量造成的误差进行了拟合。结果表明：存在白噪声或脉冲噪声时，误差随信噪比和信号长度的增加而减小；存在量化噪声时，误差随量化位数的增加而减小，不随信号长度的变化而变化。给出了白噪声、脉冲噪声和量化噪声给介损测量带来误差的计算公式。

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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：

该程序使用 Chebyshev滤波器(切比雪夫)对混有均匀白噪声的三角波信号进行低通滤波处理， 同时对滤波前后信号进行频谱分析并显示。 由图可以看出混有均匀白噪声的三角波信号经 Chebyshev滤波器滤波后，噪声得到了很大程度的抑制。

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。

使用贝塞尔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

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