fftfgn：高效利用FFT模拟分数高斯噪声

这个程序利用分数傅立叶变换仅计算FFT的一部分。如果信号稀疏（即，仅包含少量非零元素），速度甚至更快。例如，假设信号是随机整数数组（16,1），则可以通过 FPFT(signal, 1024, 64) 计算信号的前64个点的FFT。在此之前，需要将信号用零填充至长度为1024。与传统的 FFT(signal, 1024) 结果截取到前64个点相比，FPFT利用缓存机制提升了多次调用的效率。

以下是matlab生成高斯白噪声的两个函数的详细总结。

在处理添加了高斯噪声的图像时，可以采用均值滤波和中值滤波等技术进行降噪。Matlab提供了有效的工具和算法来实现这些技术。

PARCS MATLAB 代码用于通过成对自适应回归累加器 (PARCS) 检测多个变化点。该代码提供示例和演示，用于评估 CUSUM 和 PARCS 在不同噪声类型下的性能。代码使用 GPLv3 和知识共享署名许可证发布。

高斯白噪声，嗯，说白了就是一种随机的噪声信号，常用来模拟现实世界中各种信号的噪音。在 MATLAB 中，生成高斯白噪声其实挺，你只需要利用randn函数就能搞定。这函数默认生成标准正态分布的随机数，均值是 0，标准差是 1。你还可以通过调整这些参数，来得到不同的高斯噪声。 比如，下面这段代码就能生成一个标准的高斯白噪声信号： %生成高斯白噪声 f = 1:1:1000; %频率数组 K = 0.2 * randn(1,1) - 0; %生成高斯白噪声 P = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f); A = sqrt(2*P); xifft = ifft(A); realx = re

这篇文章包含了方波和三角波的模拟，以及FFT在信号处理中的应用。如有需要，可随时下载资源。

与MATLAB中的CONV、CONV2和CONVN实现相反，CONVNFFT利用傅立叶变换（FT）卷积定理，即卷积的傅立叶变换等于输入函数的傅立叶变换乘积。在1-D情况下，其复杂度为O((na+nb)*log(na+nb))，其中na和nb分别为A和B的长度。此函数支持多维度的卷积操作，对于较大的数据输入，在1D情况下特别适用，相比滑动窗口卷积，性能略低。

在MATLAB中，SP工具箱Scilab的第一个功能是SINAD的计算。SINAD用于衡量通信设备信号质量，其计算公式为：SINAD = P(signal) / (P(noise) + P(distortion))。在Scilab中，需要创建与MATLAB相同功能的函数，确保准确计算信号和噪声失真比。输入变量包括：n，p（cos函数幅度），q（一次谐波幅度），r（加性高斯白噪声幅度），输出参数为：x和y，其中x为无噪声输入，y包含加性高斯白噪声。执行此代码时，请调用相应函数，并指定所需的n，p，q，r值。

使用Matlab进行探测器热噪声的仿真。热噪声是由电路中耗散元件中电荷载流子的随机热运动引起的现象。几乎所有电路材料都会产生热噪声。