可以使用如下的函数实现
r
=
normrnd(mu,sigma)
（生成均值为
mu,标准差为
sigma
的正态随机数）
r
=
normrnd(mu,sigma,m)
（生成
1×
m
个正态随机数）
r
=
normrnd(mu,sigma,m,n)
（生成
m
行
n
列的
m
×
n
个正态随机数）
假设输入信号为x,则给x加上一个均值为0,方差为1的高斯白噪声信号的方法为
y=x+normrnd(0,1);
%
设置采样区间
k=(0:300)'/100;
%
计算采样值
x=sin(2pik);
%
施加高斯白噪声
y=awgn(x,0);
figure(1);
%
设置绘图位置,左下角距屏幕左200像素,下200像素,宽800像素,高300像素
set(gcf,'position',[200,200,800,300]);
%
绘图网格12,左图绘制原始信号,右图绘制噪声信号
subplot(1,2,1),plot(k,x);
subplot(1,2,2),plot(k,y);
高斯白噪声的概念"白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数。
高斯窄带白噪声即在上述情况下通过一个窄带而形成的噪声。
窄带主要分以下几类：
1、ADSL：现在国内常用的宽带形式，以电话线为载体随机获得动态IP的高速接入模式(其实也不是非常快)，通常的512kADSL，实际速度大概在90~110k/s间
2、光纤(或普通宽带)：简要的说就是不占用电话线，且非常快，不过如果是一大群用户共用一条线的话，也不会太快，(国内的大部分小区宽带就是这样的，开始时人少，很快……等到住户逐渐增多，就变慢了。)通常（理想状态下）在500~700K/s间
3、调制解调器上网(窄带)：通过电话线路直接联入网络(上网时不能打电话，ADSL则可以同时进行)，速度通常在20~30k/s间，较慢。
注：数值可能存在误差。
http://topiccsdnnet/t/20020911/09/1013593html 有程序和头文件
（还有3处更正）
自己添加主程序和参数，调用 mrandom 即可。
热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。比如当描述的对象涉及热运动时，就要考虑高斯白噪声。
该噪声信号为一种便于分析的理想噪声信号，实际的噪声信号往往只在某一频段内可以用高斯白噪声的特性来进行近似处理。由于AWGN信号易于分析、近似，因此在信号处理领域，对信号处理系统（如滤波器、低噪音高频放大器、无线信号传输等）的噪声性能的简单分析(如：信噪比分析)中，一般可假设系统所产生的噪音或受到的噪音信号干扰在某频段或限制条件之下是高斯白噪声。
高斯白噪声只是白噪声的一种，另有泊松白噪声等。
所谓高斯白噪声(White Gaussian Noise)中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考查一个信号的两个不同方面的问题。
高斯白噪声的频谱是布满整个频域的， 一般不好直接滤除， 如果已知信号频点， 可以设一个带通滤波器来解决一下。
另外如果知道是白高斯噪声，用自适应噪声抵消来去噪也可以考虑。
假设用x(t)表示白噪声，0均值是指：E（x(t)）=0，也就是随机变量的数学期望为0从你的问题可以看出，这里的高斯白噪声应该一个多维的随机变量。对于任何一个白噪声，都可以进行0均值化处理。
白噪声是指在较宽的频率范围内，各等带宽的频带所含的噪声能量相等的噪声。
一般在物理上把它翻译成白噪声（white noise）。
白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。
高斯白噪声：如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。
热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。
所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考查一个信号的两个不同方面的问题。
高斯白噪声是指信号中包含从负无穷到正无穷之间的所有频率分量，且各频率分量在信号中的权值相同。白光包含各个频率成分的光，白噪声这个名称是由此由此而来的。它在任意时刻的幅度是随机的，但在整体上满足高斯分布函数。
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