标题中的“PN-code.rar_NOISE”暗示我们关注的是与伪随机码（Pseudo-Noise, PN码）相关的MATLAB代码，特别与噪声处理或分析有关。在无线通信、信号处理和许多其他领域，PN码是一种重要的工具，因为它能生成看似随机但实际上是确定性的序列，这些序列在同步、编码和噪声抑制等方面有着广泛的应用。
描述中的“psuedo noise code in matlap”进一步证实我们将探讨MATLAB环境中的PN码实现。MATLAB是一种强大的数值计算软件，非常适合进行这种复杂的信号处理任务。
PN码通常由线性反馈移位寄存器（Linear Feedback Shift Register, LFSR）生成，它可以通过特定的反馈函数产生一系列二进制序列。这些序列具有良好的自相关性和低互相关性，使得它们在扩频通信、测距、同步以及噪声环境下的数据传输中非常有用。
在MATLAB中，我们可以创建PN码生成器函数，使用内置的“lfsr113”或“randi”函数来模拟LFSR。例如，lfsr113是一个预定义的PRNG（伪随机数生成器），它能产生高质量的PN码序列。如果“PN code.mdl”是一个MATLAB模型文件，那么它可能包含了定义PN码生成器的系统变量、算法和参数设置，可能用于模拟信号的传播、解扩频或者噪声的添加和去除等实验。
PN码与噪声的关系在于，它们可以用来在噪声环境中改善信号的可检测性和可靠性。例如，在扩频通信中，PN码用于将信号“散开”到一个较大的频带，这样即使存在噪声，每个频率上的能量较低，但总的信号功率仍然是足够的，从而提高抗干扰能力。另一方面，PN码也可以用于同步，即接收端通过匹配发送端的PN码序列来锁定到信号，从而在噪声中精确地定位信号。
在MATLAB中，我们还可以使用信号处理工具箱对带有PN码的信号进行仿真，比如添加AWGN（Additive White Gaussian Noise）来模拟真实世界的噪声环境，然后分析解扩频后的信号质量，如信噪比(SNR)和误码率(BER)。
"PN-code.rar_NOISE"的MATLAB代码可能涉及到以下知识点：
1. 伪随机码的概念和应用
2. 线性反馈移位寄存器（LFSR）
3. MATLAB中的PN码生成函数（如lfsr113、randi）
4. 扩频通信技术
5. 噪声模型与AWGN
6. 信号同步方法
7. 信号质量指标（SNR, BER）的计算
8. MATLAB信号处理和仿真技术
通过深入研究这个MATLAB模型文件，我们可以学习如何在实际工程中应用PN码来处理噪声问题，这对于无线通信、雷达系统、导航系统等领域的工程师来说是非常有价值的。
