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1. 高斯白噪声：

一个噪声、幅度分布服从高斯分布，功率谱密度均匀分布。简而言之，从幅值的角度来看，其符合高斯（正态）分布，且每个点噪声孤立，与其它点无关。

2. 产生方法

（1）调用gauss.h便可生成白噪声数据（关于uinform函数，请查看这里）

#ifndef GAUSS_H
#define GAUSS_H
 
#include "uinform.h"
 
double gauss(double mean, double sigma, long int *s);
 
double gauss(double mean, double sigma, long int *s)
{
    int i;
    double x,y;
    for(x=0,i=0;i<12;i++)
    {
        x+=uinform(0.0,1.0,s);
    }
    x=x-6.0;
    y=mean+x*sigma;
    return(y);
}  
#endif

（2）调用gauss函数例程：

#include <stdio.h>
#include "gauss.h"

int main(void)
{
    int i,j;
    long int s;
    double x;
    s=13579;
    FILE *fp;   //存储最终计算值
    fp=fopen("data.dat","w");   //打开文本
    for(i=0;i<10;i++)
    {
        for(j=0;j<5;j++)
        {
            x=gauss(0.0,1.0,&s);
            printf("%13.7f",x);
            fprintf(fp,"%.7lf\n",x);    //存储数值
        }
        printf("\n");
    }
    fclose(fp);    //关闭文本
    return 0;
 }

（3）根据计算数据，用Qtiplot工具绘制幅值曲线，效果如下：

3. 产生含高斯白噪声的混合信号：

含有高斯白噪声的M个正弦信号的组合为：

（1）香农公式：

在使用高斯白噪声时，考虑一个关于传送速率C的问题：

C=B*log₂(1+S/N) (bit/s)

B是码元速率的极限值（Nyquist指出：B=H，H为信道带宽，单位Banud），S信号功率，N噪声功率。由于信噪比，S/N，常以分贝表示，所以： S/N=10^(SNR/10)

（2）实现例程（源码：点击下载附件）：

（3）sinwn.h程序介绍如下：

#ifndef SINWN_H_
#define SINWN_H_

#include #include "gauss.h"

void sinwn(double a[], double f[],double ph[],int m,double fs,
        double snr, long seed, double x[], int n);

void sinwn(double a[], double f[],double ph[], int m,double fs,
        double snr, long seed, double x[], int n)
{
    int i,k;
    double z,pi,nsr;
    pi=4.0*atan(1.0);
    z=snr/10.0;
    z=pow(10.0,z);
    z=1.0/(2*z);
    nsr = sqrt(z);
    for(i=0;i<m;i++)
    {
        f[i]=2*pi*f[i]/fs;
        ph[i]=ph[i]*pi/180;
    }
    for(k=0;k<n;k++)
    {
        x[k]=0.0;
        for(i=0;i<m;i++)
        {
            x[k]=x[k]+a[i]*sin(k*f[i]+ph[i]);
        }
        x[k]=x[k]+nsr*gauss(0.0,1.0,&seed);
    }
}

#endif /* SINWN_H_ */

（4）函数运行结果，前32个数据：

（5）目录下生成sinwn2.dat，并对数据进行处理：

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