awgn 是未定義的變量或暫未實(shí)現(xiàn)的函數(shù)。

位于文件 D:\soft\Documents\baltamatica\信號(hào)處理2.m (第 16 行)

noisy_signal = awgn(signal, SNR, 'measured');

%% 信號(hào)處理綜合示例：生成/加噪/濾波/分析

clc; clear; close all;

% 基礎(chǔ)參數(shù)設(shè)置

fs = 1000;          % 采樣率1kHz

t = 0:1/fs:1;       % 1秒時(shí)長信號(hào)

freq = [50, 120, 200];  % 多頻信號(hào)成分

%% 1.生成原始信號(hào)（多頻正弦組合）

signal = 0.5*sin(2*pi*freq(1)*t) + ...

1.2*sin(2*pi*freq(2)*t + pi/4) + ...

0.8*cos(2*pi*freq(3)*t);

%% 2.添加高斯白噪聲

SNR = 15; % 信噪比設(shè)置

noisy_signal = awgn(signal, SNR, 'measured');

%% 3.FFT頻譜分析

N = length(t);

f = (-N/2:N/2-1)*(fs/N); % 頻率軸

% 原始信號(hào)頻譜

fft_orig = fftshift(abs(fft(signal)/N));

% 加噪信號(hào)頻譜

fft_noisy = fftshift(abs(fft(noisy_signal)/N));

%% 4.濾波器設(shè)計(jì)（FIR低通）

fc = 150;       % 截止頻率150Hz

order = 100;    % 濾波器階數(shù)

b = fir1(order, fc/(fs/2), 'low'); % 生成濾波器系數(shù)

%% 5.信號(hào)濾波處理

filtered_signal = filter(b, 1, noisy_signal);

% 濾波后信號(hào)頻譜

fft_filtered = fftshift(abs(fft(filtered_signal)/N));

%% 6.結(jié)果可視化

figure('Color','w','Position',[100,100,800,600])

% 時(shí)域信號(hào)對(duì)比

subplot(3,1,1)

plot(t, signal, 'b', t, noisy_signal, 'r:', t, filtered_signal, 'g--')

legend('原始信號(hào)','加噪信號(hào)','濾波信號(hào)')

xlabel('時(shí)間 (s)'); ylabel('幅值'); title('時(shí)域信號(hào)對(duì)比')

xlim([0 0.1]) % 顯示前0.1秒細(xì)節(jié)

% 頻域?qū)Ρ?/p>

subplot(3,1,2)

plot(f, fft_orig, 'b', f, fft_noisy, 'r:')

legend('原始頻譜','加噪頻譜')

xlabel('頻率 (Hz)'); ylabel('幅值'); title('頻譜分析')

xlim([0 300])

subplot(3,1,3)

plot(f, fft_filtered, 'g')

legend('濾波后頻譜')

xlabel('頻率 (Hz)'); ylabel('幅值'); title('濾波效果')

xlim([0 300])

%% 附加：濾波器頻率響應(yīng)可視化

figure('Color','w')

freqz(b, 1, 1024, fs)

title('FIR低通濾波器頻率響應(yīng)')