您将通过首先生成白噪声，然后将其过滤到您想要的带宽来生成带限高斯噪声。举个例子：

% design FIR filter to filter noise to half of Nyquist rate
b = fir1(64, 0.5);
% generate Gaussian (normally-distributed) white noise
n = randn(1e4, 1);
% apply to filter to yield bandlimited noise
nb = filter(b,1,n);

就像对 Jason 的回答的一个小补充：通常您需要生成具有给定方差的带限噪声。您可以将此代码添加到 Jason 的答案中给出的代码中：$\sigma^2$

var = 3.0;  % just an example  
scale = sqrt(var)/std(nb);
nb = scale*nb;  % nb has variance 'var'

请注意，您必须在过滤后进行缩放，因为通常过滤器会改变噪声方差。

每次生成离散噪声样本（例如使用 MATLAB 的randn/ rand）时，实际上都会生成带限噪声。

您需要做的就是将离散样本的方差调整为据称从中提取这些样本的“连续”噪声的方差。

给定具有方差的速率对其进行采样，您应该生成方差为。$\sigma^{2}_{cn} \delta (t)$$f_{s}$$f_{s} \sigma^{2}_{cn}$

的理想 LPF 滤波器，此结果是有效的。$f_{s} / 2$

此处给出了完整的描述 -如何在特定带宽的通信系统中模拟 AWGN（加性高斯白噪声）。

为什么不能使用StackOverflow 中提到的方法：如何在频率范围内产生噪声numpy？

它从所需的频率开始，然后向后工作以构建信号，而不是过滤。它使用 python 代码，但也链接到原始的 Matlab 代码。

这样做有什么缺点吗？