白噪聲的案例
白噪聲與粉紅噪聲
我們經常聽說白噪聲與粉紅噪聲，有的時候也要用到它們，如用猝發隨機進行模態測試時，則是使用白噪聲；對PP型聲強探頭進行相位校準時，則是使用粉紅噪聲。它們到底有什么區別呢？
關于白噪聲與粉紅噪聲的定義，相關標準均給出了明確的定義，如標準《JJG 1034 聲學計量名詞術語及定義》和《JB/T 8429 機械噪聲詞匯》等均給出了同樣的定義。
1 白噪聲的定義
標準中對白噪聲定義為：用固定頻帶寬度測量時，頻譜連續并且均勻的噪聲。白噪聲的功率譜密度不隨頻率改變?；蛘哒f，如果在某個頻率范圍內單位頻帶寬度噪聲成分的強度與頻率無關，也就是具有均勻而連續的頻譜，則此噪聲稱為“白噪聲”。注：白噪聲不一定是無規噪聲。
在這個定義中，前提條件是用固定頻帶寬度或單位頻帶寬度測量，如頻率分辨率固定的窄帶譜，則屬于這種情況。頻譜連續均勻是表示白噪聲的頻率成分分布在整個頻帶上，且在每條譜線上的幅值大小均勻（等強度），即幅值相差不大，如圖1中綠色曲線所示的10kHz以內的白噪聲的頻譜的幅值就很均勻，具有隨機信號的特征。后一句是從能量的角度來考慮的，即功率譜密度不隨頻率變化，在所有的頻率上幅值大小相同，如圖1中紅色曲線所示為這個白噪聲的功率譜密度PSD。
展開 基于hyperworks/ncode支架正弦波循環載荷/白噪聲載荷E-N疲勞壽命分析 ￥15
在疲勞壽命分析部分，主要是結合前面在hyperworks中靜態強度CAE分析下的相應結果文件，導入到Ncode軟件中進行相關疲勞分析，進而得到支架在循環載荷（正弦波循環載荷/白噪聲載荷)下的疲勞壽命，從而作為工程結構改進的理論依據。
正弦波循環載荷下疲勞壽命分析：
損傷云圖
壽命云圖
白噪聲載荷下疲勞壽命分析：
損傷云圖
壽命云圖
具體模型及相關說明文件見附件。
展開 基于hyperworks/ncode支架正弦波循環載荷/白噪聲載荷S-N疲勞壽命分析 ￥15
在疲勞壽命分析部分，主要是結合前面在hyperworks中靜態強度CAE分析下的相應結果文件，導入到Ncode軟件中進行相關疲勞分析，進而得到支架在循環載荷（正弦波循環載荷/白噪聲載荷)下的疲勞壽命，從而作為工程結構改進的理論依據。
正弦波循環載荷下疲勞壽命分析：
損傷云圖
壽命云圖
白噪聲載荷下疲勞壽命分析：
損傷云圖
壽命云圖
具體模型及相關說明見附件。
展開 基于hyperworks/ncode支架正弦波循環載荷/白噪聲載荷E-N疲勞壽命分析 ￥15
在疲勞壽命分析部分，主要是結合前面在hyperworks中靜態強度CAE分析下的相應結果文件，導入到Ncode軟件中進行相關疲勞分析，進而得到支架在循環載荷（正弦波循環載荷/白噪聲載荷)下的疲勞壽命，從而作為工程結構改進的理論依據。
正弦波循環載荷下疲勞壽命分析：
損傷云圖
壽命云圖
白噪聲載荷下疲勞壽命分析：
損傷云圖
壽命云圖
具體模型及相關說明文件見附件。
展開 
基于Matlab的自適應濾波算法及其應用
Demo1.m - adaptive filter demo
算法包括：LMS、NLMS、RLS
案例：
1、echo cancellation 音頻回聲消除
2、audio + white noise 音頻白噪聲消除
3、audio + single frequency noise 音頻+單頻噪聲消除
4、single frequency signal + white noise 單頻信號+白噪聲消除
5、multi-frequency signal + single frequency signal noise 多頻信號+單頻噪聲消除
音頻回聲消除
音頻白噪聲消除
音頻+單頻噪聲消除
單頻信號+白噪聲消除
多頻信號+單頻噪聲消除
Demo2.m - ANC demo（使用自適應濾波算法的ANCdemo）
算法：LMS、NLMS、RLS
案例：
1、audio + white noise 音頻白噪聲消除
2、single frequency signal + white noise 單頻白噪聲消除
系統
signal+noise_____________d(n)___________
+↓
noise&
展開 基于ncode采集信號處理-04 ￥50
本案例主要在于使用ncode如何對采集到的信號進行數據處理，以隨機生成的白噪聲作為信號源進行各種數據處理，涉及到的處理：生成白噪聲、顯示毛刺、去除毛刺、濾波處理等。
隨機生成的白噪聲信號源
顯示信號源中的毛刺信號
去掉毛刺信號之后的信號
濾波之后的信號 ( 濾掉低頻信號)
將隨機生成的白噪聲信號源應用統計法探測并顯示毛刺，并將毛刺的信號進行去除，接著對低頻信號進行過濾掉，導出最終我們需要的數據格式文件。具體操作方法、模型文件見附件。如購買本案例的朋友針對案例仿真操作實現有什么問題，請私信我。
展開 基于ncode采集信號處理-02 ￥30
本案例主要在于使用ncode如何對采集到的信號進行數據處理，以隨機生成的白噪聲作為信號源進行各種數據處理，涉及到的處理：生成白噪聲、顯示毛刺等。
隨機生成的白噪聲信號源
顯示信號源中的毛刺信號
將隨機生成的白噪聲信號源應用統計法探測并顯示毛刺，導出我們需要的格式數據文件。具體操作方法、模型文件見附件。如購買本案例的朋友針對案例仿真操作實現有什么問題，請私信我。
展開 基于ncode采集信號處理-03 ￥45
本案例主要在于使用ncode如何對采集到的信號進行數據處理，以隨機生成的白噪聲作為信號源進行各種數據處理，涉及到的處理：生成白噪聲、顯示毛刺、去除毛刺等。
隨機生成的白噪聲信號源
顯示信號源中的毛刺信號
去掉毛刺信號之后的信號
將隨機生成的白噪聲信號源應用統計法探測并顯示毛刺，并將毛刺的信號進行去除。具體操作方法、模型文件見附件。如購買本案例的朋友針對案例仿真操作實現有什么問題，請私信我。
展開 基于ncode采集信號處理-01 ￥35
本案例主要在于使用ncode如何對采集到的信號進行數據處理，以隨機生成的白噪聲作為信號源進行各種數據處理，涉及到的處理：生成白噪聲、去除零漂、控制數據輸出文件及格式等。
隨機生成白噪聲信號源
信號源及均值處理
去除零漂后的信號
最后將去除零漂后的信號，導出我們需要的格式數據文件。具體操作方法、模型文件見附件。如購買本案例的朋友針對案例仿真操作實現有什么問題，請私信我。
展開 白噪聲隨機路面的生成
白噪聲隨機路面的生成
基于ncode采集信號處理-01 ￥50
本案例主要在于使用ncode如何對采集到的信號進行數據處理，以隨機生成的白噪聲作為信號源進行各種數據處理，涉及到的處理：信號的加減乘除等、信號的積分、雨流計數等。
隨機生成的白噪聲信號源
y值縮小1000倍
雨流計數
一次積分
二次積分
具體操作方法、模型文件見附件。如購買本案例的朋友針對案例仿真操作實現有什么問題，請私信我。
展開 
基于ncode采集信號處理-02 ￥35
本案例主要在于使用ncode如何對采集到的信號進行數據處理，以隨機生成的白噪聲作為信號源進行各種數據處理，涉及到的處理：信號的過濾篩選、信號的功率譜轉換、雨流計數、快速傅里葉變換等。
隨機生成的白噪聲信號源
信號源篩選（篩選出大于0的信號）
功率譜變換
雨流計數
快速傅里葉變換
具體操作方法、模型文件見附件。如購買本案例的朋友針對案例仿真操作實現有什么問題，請私信我。
展開 『轉貼』隨機最優策略在轉子系統振動控制中的應用
基于線性二次型高斯控制理論，給出了轉子系統在白噪聲激勵作用下振動控制的隨機最優控制規律，并通過成形濾波器把有色噪聲變為白噪聲，得到了有色噪聲激勵作用下的隨機最優控制規律。通過求解方差方程，用數值方法對對隨機激勵作用下的轉子系統的位移響應方差進行了研究。結果表明，該控制策略作用下轉子圓盤中心的位移響應方差僅為沒有控制策略作用下對應位移響應方差的16.7 %。該控制策略能夠有效地抑制轉子系統的振動。轉子圓盤中心的位移響應方差隨著隨機激勵功率譜密度的增大而增大。
關鍵詞：轉子系統;隨機振動；振動控制；隨機最優控制；有色噪聲
.PS.:該帖附件于2007-01-10 17:52:17被Birdy評為3星級，為發貼者加分60。
展開 科普 | 普通人與硬件工程師如何正常交流？
無線電波的多徑效應是指信號從發射端到接收端常有許多時延不同、損耗各異的傳輸路徑，可以是直射、反射或是繞射，不同路徑的相同信號在接受端疊加就會增大或減小接收信號的能量的現象
白噪聲
類比：當舊的用電設備如收音機打開后，可能聽到“嗡嗡”的聲音；
白噪聲是指功率譜密度在整個頻域內均勻分布的噪聲。所有頻率具有相同能量的隨機噪聲稱為白噪聲。從我們耳朵的頻率響應聽起來它是非常明亮的“咝”聲。白噪聲是一種功率頻譜密度為常數的隨機信號或隨機過程。
此信號在各個頻段上的功率是一樣的，理想的白噪聲具有無限帶寬，因而其能量是無限大，這在現實世界是不可能存在的，但這讓我們在數學分析上更加方便。一 般，只要一個噪聲過程所具有的頻譜寬度遠遠大于它所作用系統的帶寬，并且在該帶寬中其頻譜密度基本上可以作為常數來考慮，就可以把它作為白噪聲來處理。熱 噪聲可以認為是白噪聲。
展開 MATLAB基于卡爾曼濾波的鋰蓄電池SOC設計
來源： 電力MATLAB
用自適應卡爾曼濾波方法，基于鋰離子動力電池等效電路模型，在未知干擾噪聲環境下，在線估計電動汽車鋰離子動力電池荷電狀態（SOC）。
相比于其它電池模型，等效電路模型可以更直觀地表現輸入與輸出，即電流與電壓間的關系，易于用數學解析式表達，便于電池分析及模型參數辨識。
采用基本卡爾曼濾波和擴展卡爾曼濾波方法估計電池SOC時，?一般假定噪聲為零均值白噪聲，且噪聲方差已知。在噪聲確定的情況下，基本卡爾曼濾波和擴展卡爾曼濾波方法的估計效果很好，但實際上白噪聲不存在。
