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%hist(R,40)
%hist(Theta,40)
1. Additive Sinewave = 0일때
( Gaussian 1) (Gaussian 2)
( Envelop ) ( Phase )
=> =0일 때 Envelope 는 Rayleigh pdf가 되고 Phase는 Uniform하다는 것을 알 수 있다.
2. Additive Sinewave = 3일때
( Gaussian 1) (Gaussian 2)
( Envelop ) ( Phase )
3. Additive Sinewave = 5일때
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{
fread(buffer[i], width, 1, input);
}
// AWGN 첨가
for(i=0;i<height;i++)
{
for(j=0;j<width;j++)
{
uniform1 = (float)rand()/32767;
uniform2 = (float)rand()/32767;
noise = sqrt(-2*100*log(uniform1)) *cos(2*3.141592* uniform2);
buffer[i][j]+=noise;
}
}
//영상처리된 이미지를 파일로 출력
for(i=0;
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,j) = -log(1-Uniform(i,j));
Gaussian(i)=Gaussian(i)+Exponential(i,j);
end
end
>> hist(Gaussian,100)
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awgn 잡음 추가 신호 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
S = power(ot(1:length(t)),2); %ot의 전력
N = S/20; %20dB (SNRdB)
N_std = sqrt(N); %평균이 0인 잡음의 전력= 분산을 통해 표준 편차를 구함
Nt = N_std.*cos(2*pi*250*t); %표준편차 N_std인 250Hz cosine 잡음
ot_awgn = ot + Nt; %잡음이
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여 백색잡음 전력을 정의
N_std = sqrt(N); %백색잡음 전력을 이용하여 백색잡음의 표준편차를 구함.
Nt = N_std.*randn(1,length(s_m)); %st의 구간동안 표준편차 N_std으로 백색잡음 생성.
st_awgn = s_m+Nt; %백색잡음이 포함된 변조신호 st_awgn
St_awgn_f = 1/Fs*fft(st_a
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