衢州噪音检测。在MATLAB中生成高斯白噪声是一个常见的任务，特别是在信号处理和系统建模中。高斯白噪声指的是均值为零、方差为1的正态分布随机噪声。以下是一些生成高斯白噪声的基本方法：

1. 使用`randn`函数：

   `randn`函数可以生成符合标准正态分布的随机数，这些随机数就是高斯白噪声。例如，要生成一个包含M行N列的高斯白噪声矩阵，可以使用以下命令：

   ```matlab

   M = 100;  % 行数

   N = 200;  % 列数

   noise = randn(M, N);

   ```

   这将生成一个100x200的矩阵，其中的每个元素都是从标准正态分布中抽取的随机数。

2. 调整噪声的均值和方差：

   如果需要生成均值为μ，方差为σ^2的高斯白噪声，可以对`randn`函数生成的噪声进行线性变换。例如，要生成均值为μ、方差为σ^2的噪声，可以使用以下命令：

   ```matlab

   mu = 5;    % 均值

   sigma = 2; % 标准差

   noise = mu + sigma  randn(M, N);

   ```

   这里`mu`是期望的均值，`sigma`是标准差（方差的平方根）。这样生成的`noise`矩阵就具有期望的均值和方差。

3. 生成时间序列噪声：

   如果需要生成一个一维的高斯白噪声时间序列，可以使用`randn`函数生成一个列向量。例如，生成长度为T的高斯白噪声序列：

   ```matlab

   T = 1000;  % 序列长度

   noise = randn(T, 1);

   ```

这些基本操作能够帮助你在MATLAB中生成和处理高斯白噪声。如果有特定的需求或遇到问题，可以根据实际情况调整参数或使用MATLAB的其他功能。