通常，当我们向信号x=rand(1,100)添加噪声时，这是一种方式
sigma_2_v = 0.5;
noisy_signal = rand(1,100) + sqrt(sigma_2_v)*randn(1,100);
这里有另一种方法： Proper way to add noise
对于我的情况，我需要获得有关噪声方差的信息sigma_2_v，并通过改变sigma_2_v来生成噪声信号。我怎么能这样做？
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有许多可能的惯例用于定义s / n比，常见的是基于信号和噪声功率的概念。如果频谱的总功率为p且噪声功率为np，则当功率以dB为单位时，信噪比可写为snr = p - np，或者snr = p/np，当功率为线性单位时。
MATLAB（和Octave等效）函数awgn将（白高斯）噪声添加到输入数据阵列，达到所需的最终s / n功率电平，默认情况下以dB为单位指定。函数awgn使用另一个函数wgn来生成表示所需噪声功率级别的噪声的数组。噪声从高斯分布中采样（不重新调整以使阵列中的点的方差完全等于所需的噪声功率水平as some suggest you do;不要重新调整噪声：如果您重新调整从噪声分布中采样的点，则这些点（显然）不一定反映所需的噪声分布或所需的功率水平！）。您可以通过awgn以多种非默认方式指定要添加到数据中的噪声量，例如：a）通过指定输入数据的功率（默认值为0 dB）或b ）通过要求例程使用公式p = var(data,1)来计算输入数据的功效，其中var（...，1）意味着计算总体方差。在任何一种情况下，例程都使用公式np = p-snr计算所需的噪声功率电平（以dB为单位）。
优秀的MATLAB文档提供了awgn例程的良好描述。