El ruido gasusiano es un tipo de ruido cuyo comportamiento esta regido por una distribución de probabilidad normal, es decir se ajusta a la conocida " Campana de Gauss ", cuando se observa una señal en un diagrama de Amplitud versus tiempo, se puede observar que no tiene una forma suave, ni cumple ninguna ley determinística sino probabilística.
Observar mediante el uso del software MATLAB el comportamiento del ruido gaussiano, en tiempo, frecuencia y su histograma.
SOLUCIÓN TEÓRICA
Inicialización de variables y limpieza de pantalla
Creación de base de tiempo
Función de Distribución Normal
Gráfico del ruido en función de la distribución normal
Gráfico de la Distribución del Ruido (Histograma)
Periodograma de Ruido Gausiano (Espectro de Frecuencias)
SOLUCIÓN PRÁCTICA
%------------------- Inicialización de variables y limpieza de pantalla
clear all;
close all;
clc;
%------------------- Creación de base de tiempo
t=0:100000;
%-------------------
y=randn(1,length(t));
%------------------- Función de Distribución Normal
figure
plot(t,y)
title('Ruido normalmente distribuido (Gaussiano)')
xlabel('Tiempo [s]')
ylabel('Amplitud [V]')
%------------------- Gráfico de la Distribución del Ruido (Histograma)
figure
histogram(y)
title('Distribución del ruido Gaussiano')
xlabel('Voltaje [V]')
ylabel('Amplitudes promedio del ruido por voltaje')
%-------------------Periodograma de Ruido Gausiano
L=length(y);
nFFT=2;
while nFFT < L
nFFT=nFFT*2*16;
end
Y=fft(y,nFFT);
Yabs=abs(Y);
n=1:nFFT;
figure
plot(n,Yabs)
title('Periodograma de Ruido Gaussiano')
xlabel('Frecuencia [Hz]')
ylabel('Amplitud')
CONCLUSIONES
El ruido gaussiano se ajusta con mucha precisión a una distribución normal (Campana de Gauss), y este concepto es muy útil en sistemas de comunicaciones ya que el ruido está presente en todos los componentes eléctricos y electrónicos.
El número de puntos con que se grafique la distribución normal afecta directamente a la visualización en el histograma, pues a mayor cantidad de puntos la distribucion se ajusta mejor a la distribución normal.
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