matlab高斯噪声函数
MATLAB添加高斯噪声awgn函数（需要wgn函数）
MATLAB添加高斯噪声awgn函数（需要wgn函数）function y=awgn(varargin)%AWGN Add white Gaussian noise to a signal.% Y = AWGN(X,SNR) adds white Gaussian noise to X. The SNR is in dB.% The power of X is assumed to be 0 dBW. If X is complex, then% AWGN adds complex noise.%% Y = AWGN(X,SNR,SIGPOWER) when SIGPOWER is numeric, it represents% the signal power in dBW. When SIGPOWER is 'measured', AWGN measures % the signal power before adding noise.%% Y = AWGN(X,SNR,SIGPOWER,STATE) resets the state of RANDN to STATE.%% Y = AWGN(..., POWERTYPE) specifies the units of SNR and SIGPOWER.% POWERTYPE can be 'db' or 'linear'. If POWERTYPE is 'db', then SNR% is measured in dB and SIGPOWER is measured in dBW. If POWERTYPE is % 'linear', then SNR is measured as a ratio and SIGPOWER is measured% in Watts.%% Example 1:% % T o specify the power of X to be 0 dBW and add noise to produce % % an SNR of 10dB, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,10,0);%% Example 2:% % To specify the power of X to be 3 Watts and add noise to% % produce a linear SNR of 4, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,4,3,'linear');%% Example 3:% % To cause AWGN to measure the power of X and add noise to% % produce a linear SNR of 4, use:% X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);% Y = awgn(X,4,'measured','linear');%% See also WGN, RANDN, and BSC.% Copyright 1996-2008 The MathWorks, Inc.% $Revision: 1.9.4.6 $ $Date: 2008/08/22 20:23:43 $% --- Initial checkserror(nargchk(2,5,nargin,'struct'));% --- Value set indicators (used for the string flags)pModeSet = 0;measModeSet = 0;% --- Set default valuessigPower = 0;pMode = 'db';measMode = 'specify';state = [];% --- Placeholder for the signature stringsigStr = '';% --- Identify string and numeric argumentsfor n=1:narginif(n>1)sigStr(size(sigStr,2)+1) = '/';end% --- Assign the string and numeric flagsif(ischar(varargin{n}))sigStr(size(sigStr,2)+1) = 's';elseif(isnumeric(varargin{n}))sigStr(size(sigStr,2)+1) = 'n';elseerror('comm:awgn:InvalidArg','Only string and numeric arguments are allowed.');endend% --- Identify parameter signatures and assign values to variablesswitch sigStr% --- awgn(x, snr)case'n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};% --- awgn(x, snr, sigPower)case'n/n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};% --- awgn(x, snr, 'measured')case'n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3}); measModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, state)case'n/n/n/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};state = varargin{4};% --- awgn(x, snr, 'measured', state) case'n/n/s/n'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});state = varargin{4};measModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, 'db|linear') case'n/n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};pMode = lower(varargin{4}); pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, 'measured', 'db|linear') case'n/n/s/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});pMode = lower(varargin{4});measModeSet = 1;pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, sigPower, state, 'db|linear')case'n/n/n/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};sigPower = varargin{3};state = varargin{4};pMode = lower(varargin{5});pModeSet = 1;% --- awgn(x, snr, 'measured', state, 'db|linear')case'n/n/s/n/s'sig = varargin{1};reqSNR = varargin{2};measMode = lower(varargin{3});state = varargin{4};pMode = lower(varargin{5});measModeSet = 1;pModeSet = 1;otherwiseerror('comm:awgn:InvalidSyntax','Syntax error.');end% --- Parameters have all been set, either to their defaults or by the values passed in,% so perform range and type checks% --- sigif(isempty(sig))error('comm:awgn:NoInput','An input signal must be given.');endif(ndims(sig)>2)error('comm:awgn:InvalidSignalDims','The input signal must have 2 or fewer dimensions.');end% --- measModeif(measModeSet)if(~strcmp(measMode,'measured'))error('comm:awgn:InvalidSigPower','The signal power parameter must be numeric or ''measured''.');endend% --- pModeif(pModeSet)switch pModecase {'db''linear'}otherwiseerror('comm:awgn:InvalidPowerType','The signal power mode must be''db'' or ''linear''.');endend% -- reqSNRif(any([~isreal(reqSNR) (length(reqSNR)>1) (isempty(reqSNR))]))error('comm:awgn:InvalidSNR','The signal-to-noise ratio must be a real scalar.');endif(strcmp(pMode,'linear'))if(reqSNR<=0)error('comm:awgn:InvalidSNRForLinearMode','In linearmode, the signal-to-noise ratio must be > 0.');endend% --- sigPowerif(~strcmp(measMode,'measured'))% --- If measMode is not 'measured', then the signal power must be specified if(any([~isreal(sigPower) (length(sigPower)>1) (isempty(sigPower))])) error('comm:awgn:InvalidSigPower','The signal power value must be a real scalar.');endif(strcmp(pMode,'linear'))if(sigPower<0)error('comm:awgn:InvalidSigPowerForLinearMode','In linear mode, the signal power must be >= 0.');endendend% --- stateif(~isempty(state))if(any([~isreal(state) (length(state)>1) (isempty(state))any((state-floor(state))~=0)]))error('comm:awgn:InvaildState','The State must be a real, integer scalar.');endend% --- All parameters are valid, so no extra checking is required% --- Check the signal power. This needs to consider power measurements on matricesif(strcmp(measMode,'measured'))sigPower = sum(abs(sig(:)).^2)/length(sig(:));if(strcmp(pMode,'db'))sigPower = 10*log10(sigPower);endend% --- Compute the required noise powerswitch lower(pMode)case'linear'noisePower = sigPower/reqSNR;case'db'noisePower = sigPower-reqSNR;pMode = 'dbw';end% --- Add the noiseif(isreal(sig))opType = 'real';elseopType = 'complex';endy = sig+wgn(size(sig,1), size(sig,2), noisePower, 1, state, pMode, opType);。
MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数
MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，一个是WGN，另一个是AWGN。
WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。
1. WGN：产生高斯白噪声y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。
y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。
y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。
在数值变量后还可附加一些标志性参数：y = wgn(…,POWERTYPE) 指定p的单位。
POWERTYPE可以是'dBW', 'dBm'或'linear'。
线性强度(linear power)以瓦特(Watt)为单位。
y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。
OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。
2. AWGN：在某一信号中加入高斯白噪声y = awgn(x,SNR) 在信号x中加入高斯白噪声。
信噪比SNR以dB为单位。
x的强度假定为0dBW。
如果x是复数，就加入复噪声。
y = awgn(x,SNR,SIGPOWER) 如果SIGPOWER是数值，则其代表以dBW为单位的信号强度；如果SIGPOWER为'measured'，则函数将在加入噪声之前测定信号强度。
y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。
y = awgn(…,POWERTYPE) 指定SNR和SIGPOWER的单位。
POWERTYPE可以是'dB'或'linear'。
如果POWERTYPE是'dB'，那么SNR以dB为单位，而SIGPOWER以dBW为单位。
MATLAB中白噪声的WGN和AWGN函数的使用
MATLAB中白噪声的WGN和AWGN函数的使用MATLAB中白噪声的WGN和AWGN函数的使用如下：MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，一个是WGN，另一个是AWGN。
WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。
1. WGN：产生高斯白噪声y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。
y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。
y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。
在数值变量后还可附加一些标志性参数：y = wgn(…,POWERTYPE) 指定p的单位。
POWERTYPE可以是'dBW', 'dBm'或'linear'。
线性强度(linear power)以瓦特(Watt)为单位。
y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。
OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。
2. AWGN：在某一信号中加入高斯白噪声y = awgn(x,SNR) 在信号x中加入高斯白噪声。
信噪比SNR以dB为单位。
x的强度假定为0dBW。
如果x是复数，就加入复噪声。
y = awgn(x,SNR,SIGPOWER) 如果SIGPOWER是数值，则其代表以dBW为单位的信号强度；如果SIGPOWER为'measured'，则函数将在加入噪声之前测定信号强度。
y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。
y = awgn(…,POWERTYPE) 指定SNR和SIGPOWER的单位。
POWERTYPE可以是'dB'或'linear'。
如果POWERTYPE是'dB'，那么SNR以dB为单位，而SIGPOWER以dBW为单位。
产生高斯白噪声和有色噪声的MATLAB程序
1.产生一个高斯白噪声t=0:0.1:100;x=wgn(1,1001,2);y=sin(50*t);i=y+x;subplot(2,1,1),plot(x);subplot(2,1,2),plot(i);产生白噪声的函数Y = WGN(M,N,P) generates an M-by-N matrix of white Gaussian noise.P specifies the power of the output noise in dBW.Y = WGN(M,N,P,IMP) specifies the load impedance in Ohms.Y = WGN(M,N,P,IMP,STATE) resets the state of RANDN to STATE.2.给信号叠加一个高斯白噪声我想要程序代码，产生一个高斯白噪声，并且让MATLAB输出高斯的时域波形和频谱。
让产生的高斯白噪声与一个语音信号叠加，画出叠加后的时域波形和频谱。
t = 0:.1:10;x = sawtooth(t); % Create sawtooth signal.y = awgn(x,10,'measured'); % Add white Gaussian noise.plot(t,x,t,y) % Plot both signals.legend('Original signal','Signal with AWGN');MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，一个是WGN，另一个是A WGN。
WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。
1. WGN：产生高斯白噪声y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。
高斯白噪声 matlab
高斯白噪声 matlab
【最新版】
目录
1.高斯白噪声的定义与特点
2.MATLAB 中生成高斯白噪声的方法
3.高斯白噪声在各个领域的应用
正文
1.高斯白噪声的定义与特点
高斯白噪声（Gaussian White Noise）是一种随机信号，其取值符合正态分布（高斯分布），具有均值为 0、方差为常数的特性。
白噪声是一种功率谱密度均匀分布的噪声，即在各个频率上的能量分布相同。
高斯白噪声广泛应用于信号处理、通信系统、图像处理等领域。
2.MATLAB 中生成高斯白噪声的方法
在 MATLAB 中，可以使用内置函数`wgn`生成高斯白噪声。
`wgn`函数的用法如下：
```matlab
X = wgn(n, sigma)
```
其中，`n`表示生成的随机数个数，`sigma`表示噪声的方差。
当`n`为向量时，`wgn`函数返回一个包含`n`个高斯白噪声的向量。
例如，我们可以生成一个长度为 10 的高斯白噪声序列：
```matlab
= 10;
sigma = 1;
X = wgn(n, sigma);
```
3.高斯白噪声在各个领域的应用
高斯白噪声在各个领域有广泛的应用，如：
- 通信系统：在通信系统中，高斯白噪声常常作为信道噪声模型，用于评估通信系统的性能；
- 信号处理：在信号处理领域，高斯白噪声常用于信号模型的建立，或者作为加性高斯白噪声（AWGN）与其他噪声模型进行比较；
- 图像处理：在图像处理领域，高斯白噪声可以作为图像的噪声模型，用于图像去噪、图像增强等任务。
总之，高斯白噪声作为一种重要的随机过程，其在各个领域的应用十分广泛。
去除高斯噪声的matlab代码
去除高斯噪声的matlab代码（最新版）目录1.介绍高斯噪声2.解释去除高斯噪声的方法3.提供 MATLAB 代码示例4.总结正文1.介绍高斯噪声高斯噪声是一种常见的随机噪声，具有对称的高斯分布特性。
在信号处理领域，高斯噪声常常会对信号的质量和可靠性产生影响，因此去除高斯噪声是一项重要的任务。
2.解释去除高斯噪声的方法去除高斯噪声的方法有很多，其中一种常见的方法是使用滤波器。
滤波器可以根据信号的特性设计，以去除噪声。
常见的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。
3.提供 MATLAB 代码示例以下是一个使用 MATLAB 去除高斯噪声的示例代码：```matlab% 生成带有高斯噪声的信号= 100;t = (0:n-1)"/n;s = 3*sin(2*pi*10*t) + 2*cos(2*pi*30*t) + 0.1*randn(n,1);% 使用低通滤波器去除高斯噪声fs = 100; % 采样频率[n, f] = freqz(s, 1, n); % 计算信号的频率响应f = f(1:n/2); % 提取频率[b, a] = butter(2, f); % 设计低通滤波器s_filtered = filter(b, a, s);% 绘制原始信号和滤波后的信号figure;subplot(2,1,1); plot(t, s); title("原始信号");xlabel("时间 (s)");ylabel("幅值");subplot(2,1,2); plot(t, s_filtered); title("滤波后的信号");xlabel("时间 (s)");ylabel("幅值");```在这个示例中，我们首先生成了一个带有高斯噪声的信号。
然后，我们使用低通滤波器去除噪声。
（1）MATLAB中白噪声的WGN和AWGN函数的使用
（1）MATLAB中白噪声的WGN和AWGN函数的使用MATLAB中白噪声的WGN和AWGN函数的使用如下：MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，一个是WGN，另一个是AWGN。
WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。
1. WGN：产生高斯白噪声y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。
y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。
y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。
在数值变量后还可附加一些标志性参数：y = wgn(…,POWERTYPE) 指定p的单位。
POWERTYPE可以是'dBW', 'dBm'或'linear'。
线性强度(linear power)以瓦特(Watt)为单位。
y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。
OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。
2. AWGN：在某一信号中加入高斯白噪声y = awgn(x,SNR) 在信号x中加入高斯白噪声。
信噪比SNR以dB为单位。
x的强度假定为0dBW。
如果x是复数，就加入复噪声。
y = awgn(x,SNR,SIGPOWER) 如果SIGPOWER是数值，则其代表以dBW为单位的信号强度；如果SIGPOWER为'measured'，则函数将在加入噪声之前测定信号强度。
y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。
y = awgn(…,POWERTYPE) 指定SNR和SIGPOWER的单位。
POWERTYPE可以是'dB'或'linear'。
如果POWERTYPE是'dB'，那么SNR以dB为单位，而SIGPOWER以dBW为单位。
matlab自适应高斯平滑算法滤除噪声
matlab自适应高斯平滑算法滤除噪声
在MATLAB中，可以使用自适应高斯平滑算法滤除噪声。
具体步骤如下：
1. 定义高斯滤波器大小：选择一个适当的高斯滤波器大小，该大小应该根据图像的大小和所需的平滑程度进行调整。
2. 创建高斯滤波器：使用MATLAB中的 `fspecial` 函数创建一个高斯滤波器。
例如，`h = fspecial('gaussian', [sizeX sizeY sigma])` 创建一个大小为 `[sizeX sizeY]`、标准差为 `sigma` 的高斯滤波器。
3. 应用高斯滤波器：使用MATLAB中的 `imfilter` 函数将高斯滤波器应用于图像。
例如，`filteredImage = imfilter(image, h)` 将高斯滤波器应用于名为 `image` 的图像。
4. 可选：调整输出图像的亮度：由于高斯滤波器可能会降低图像的亮度，因此可以使用MATLAB中的 `imadjust` 函数调整输出图像的亮度。
例如，`filteredImage = imadjust(filteredImage)`。
需要注意的是，自适应高斯平滑算法适用于去除噪声，但可能会导致图像细节的损失。
因此，在使用该算法时，应该根据实际情况进行权衡。
去除高斯噪声的matlab代码
去除高斯噪声的matlab代码高斯噪声是一种常见的图像噪声，它会导致图像变得模糊和不清晰。
在数字图像处理中，我们经常需要去除这种噪声，以提高图像的质量和清晰度。
本文将介绍如何使用MATLAB编写代码来去除高斯噪声。
首先，我们需要导入图像并显示它。
假设我们的图像文件名为"image.jpg"，我们可以使用以下代码来导入和显示图像：```matlabimage = imread('image.jpg');imshow(image);```接下来，我们需要将图像转换为灰度图像。
这是因为高斯噪声通常会影响图像的亮度，而不是颜色。
我们可以使用以下代码将图像转换为灰度图像：```matlabgray_image = rgb2gray(image);imshow(gray_image);```然后，我们可以使用MATLAB的内置函数"imnoise"来添加高斯噪声到图像中。
该函数需要指定噪声类型和噪声强度。
对于高斯噪声，我们可以使用"gaussian"作为噪声类型，并指定噪声强度为0.02。
以下是添加高斯噪声的代码：```matlabnoisy_image = imnoise(gray_image, 'gaussian', 0, 0.02);imshow(noisy_image);```现在，我们可以使用MATLAB的内置函数"wiener2"来去除高斯噪声。
该函数使用维纳滤波器来恢复图像的清晰度。
以下是去除高斯噪声的代码：```matlabdenoised_image = wiener2(noisy_image);imshow(denoised_image);```最后，我们可以将去噪后的图像保存到新的文件中。
假设我们要保存的文件名为"denoised_image.jpg"，我们可以使用以下代码来保存图像：```matlabimwrite(denoised_image, 'denoised_image.jpg');```至此，我们已经完成了去除高斯噪声的MATLAB代码。
matlab高斯噪声的原理
matlab高斯噪声的原理高斯噪声是一种常见的随机噪声，它在多种领域的信号处理和统计分析中经常出现。
在Matlab中，我们可以使用不同的方法生成高斯噪声，并对其进行分析和处理。
高斯噪声的原理是基于正态分布的概率密度函数。
正态分布也被称为高斯分布，其密度函数具有一个钟形曲线，以均值μ为中心，标准差σ描述其宽度。
正态分布是自然界中许多现象的统计模型，包括测量误差、环境变量的波动等。
在Matlab中，我们可以使用`randn()`函数生成高斯噪声。
该函数生成一个以0为均值，1为标准差的高斯分布随机数。
通过调整均值和标准差，我们可以生成具有不同性质的高斯噪声。
下面是一个示例代码：```matlab% 生成高斯噪声mean = 0; % 均值stddev = 1; % 标准差noise = mean + stddev * randn(1, N); % 生成N个高斯分布随机数```在上面的代码中，`mean`表示均值，`stddev`表示标准差，`N`表示生成的随机数个数。
通过调整均值和标准差，我们可以控制噪声的强度和分布情况。
生成高斯噪声后，我们可以对其进行分析和处理。
例如，我们可以计算噪声的均值和方差，以了解其统计特性。
在Matlab中，可以使用`mean()`和`var()`函数计算均值和方差。
下面是一个示例代码：```matlab% 计算高斯噪声的均值和方差mean_value = mean(noise); % 计算均值variance = var(noise); % 计算方差```除了分析和处理高斯噪声外，我们还可以将其应用于信号处理和模拟实验中。
例如，在数字图像处理中，噪声是不可避免的，在一些情况下，我们需要在图像中添加高斯噪声以模拟实际情况。
在Matlab中，可以使用`imnoise()`函数来为图像添加高斯噪声。
下面是一个示例代码：```matlab% 添加高斯噪声到图像image = imread('lena.jpg'); % 读取图像noisy_image = imnoise(image, 'gaussian', mean, stddev); % 添加高斯噪声```在上面的代码中，`imread()`函数用于读取图像，`imnoise()`函数用于添加噪声。
MATLAB生成高斯噪声wgn函数
MATLAB⽣成⾼斯噪声wgn函数function y = wgn(varargin)%WGN Generate white Gaussian noise.% Y = WGN(M,N,P) generates an M-by-N matrix of white Gaussian noise. % P specifies the power of the output noise in dBW.%% Y = WGN(M,N,P,IMP) specifies the load impedance in Ohms.%% Y = WGN(M,N,P,IMP,STATE) resets the state of RANDN to STATE.%% Additional flags that can follow the numeric arguments are:%% Y = WGN(..., POWERTYPE) specifies the units of P. POWERTYPE can% be 'dBW', 'dBm' or 'linear'. Linear power is in Watts.%% Y = WGN(..., OUTPUTTYPE); Specifies the output type. OUTPUTTYPE can % be 'real' or 'complex'. If the output type is complex, then P% is divided equally between the real and imaginary components.%% Example 1:% % To generate a 1024-by-1 vector of complex noise with power% % of 5 dBm across a 50 Ohm load, use:% Y = wgn(1024, 1, 5, 50, 'dBm', 'complex')%% Example 2:% % To generate a 256-by-5 matrix of real noise with power% % of 10 dBW across a 1 Ohm load, use:% Y = wgn(256, 5, 10, 'real')%% Example 3:% % To generate a 1-by-10 vector of complex noise with power% % of 3 Watts across a 75 Ohm load, use:% Y = wgn(1, 10, 3, 75, 'linear', 'complex')%% See also RANDN, AWGN.% Copyright 1996-2008 The MathWorks, Inc.% $Revision: 1.11.4.5 $ $Date: 2008/08/01 12:17:45 $% --- Initial checkserror(nargchk(3,7,nargin,'struct'));% --- Value set indicators (used for the strings)pModeSet = 0;cplxModeSet = 0;% --- Set default valuesp = [];row = [];col = [];pMode = 'dbw';imp = 1;cplxMode = 'real';seed = [];% --- Placeholders for the numeric and string index valuesnumArg = [];strArg = [];% --- Identify string and numeric arguments% An empty in position 4 (Impedance) or 5 (Seed) are considered numeric for n=1:nargin if(isempty(varargin{n}))switch ncase 4if(ischar(varargin{n}))error('comm:wgn:InvalidDefaultImp','The default impedance should be marked by [].'); end;varargin{n} = imp; % Impedance has a default valuecase 5if(ischar(varargin{n}))error('comm:wgn:InvalidNumericInput','The default seed should be marked by [].'); end;varargin{n} = []; % Seed has no defaultotherwisevarargin{n} = '';end;end;% --- Assign the string and numeric vectorsif(ischar(varargin{n}))strArg(size(strArg,2)+1) = n;elseif(isnumeric(varargin{n}))numArg(size(numArg,2)+1) = n;elseerror('comm:wgn:InvalidArg','Only string and numeric arguments are allowed.');end;end;% --- Build the numeric argument setswitch(length(numArg))case 3% --- row is first (element 1), col (element 2), p (element 3)if(all(numArg == [1 2 3]))row = varargin{numArg(1)};col = varargin{numArg(2)};p = varargin{numArg(3)};elseerror('comm:wgn:InvalidSyntax','Illegal syntax.')end;case 4% --- row is first (element 1), col (element 2), p (element 3), imp (element 4)%if(all(numArg(1:3) == [1 2 3]))row = varargin{numArg(1)};col = varargin{numArg(2)};p = varargin{numArg(3)};imp = varargin{numArg(4)};elseerror('comm:wgn:InvalidSyntax','Illegal syntax.')end;case 5% --- row is first (element 1), col (element 2), p (element 3), imp (element 4), seed (element 5) if(all(numArg(1:3) == [1 2 3]))row = varargin{numArg(1)};col = varargin{numArg(2)};p = varargin{numArg(3)};imp = varargin{numArg(4)};seed = varargin{numArg(5)};elseerror('comm:wgn:InvalidSyntax','Illegal syntax.');end;otherwiseerror('comm:wgn:InvalidSyntax','Illegal syntax.');end;% --- Build the string argument setfor n=1:length(strArg)switch lower(varargin{strArg(n)})case {'dbw''dbm''linear'}if(~pModeSet)pModeSet = 1;pMode = lower(varargin{strArg(n)});elseerror('comm:wgn:TooManyPowerTypes','The Power mode must only be set once.');end;case {'db'}error('comm:wgn:InvalidPowerType','Incorrect power mode passed in. Please use ''dBW'', ''dBm'', or ''linear.'''); case {'real''complex'}if(~cplxModeSet)cplxModeSet = 1;cplxMode = lower(varargin{strArg(n)});elseerror('comm:wgn:TooManyOutputTypes','The complexity mode must only be set once.');end;otherwiseerror('comm:wgn:InvalidArgOption','Unknown option passed in.');end;end;% --- Arguments and defaults have all been set, either to their defaults or by the values passed in% so, perform range and type checks% --- pif(isempty(p))error('comm:wgn:InvalidPowerVal','The power value must be a real scalar.');end;if(any([~isreal(p) (length(p)>1) (length(p)==0)]))error('comm:wgn:InvalidPowerVal','The power value must be a real scalar.');end;if(strcmp(pMode,'linear'))if(p<0)error('comm:wgn:NegativePower','In linear mode, the required noise power must be >= 0.'); end;end;% --- Dimensionsif(any([isempty(row) isempty(col) ~isscalar(row) ~isscalar(col)]))error('comm:wgn:InvalidDims','The required dimensions must be real, integer scalars > 1.'); end;if(any([(row<=0) (col<=0) ~isreal(row) ~isreal(col) ((row-floor(row))~=0) ((col-floor(col))~=0)])) error('comm:wgn:InvalidDims','The required dimensions must be real, integer scalars > 1.'); end;% --- Impedanceif(any([~isreal(imp) (length(imp)>1) (length(imp)==0) any(imp<=0)]))error('comm:wgn:InvalidImp','The Impedance value must be a real scalar > 0.');end;% --- Seedif(~isempty(seed))if(any([~isreal(seed) (length(seed)>1) (length(seed)==0)any((seed-floor(seed))~=0)]))error('comm:wgn:InvalidState','The State must be a real, integer scalar.');end;end;% --- All parameters are valid, so no extra checking is requiredswitch lower(pMode)case'linear'noisePower = p;case'dbw'noisePower = 10^(p/10);case'dbm'noisePower = 10^((p-30)/10);end;% --- Generate the noiseif(~isempty(seed))randn('state',seed);end;if(strcmp(cplxMode,'complex'))z = randn(2*row,col);y = (sqrt(imp*noisePower/2))*(z(1:row,:)+j*z(row+1:end,:)); else y = (sqrt(imp*noisePower))*randn(row,col);end;。
matlab高斯噪声函数
matlab高斯噪声函数摘要：1.Matlab 高斯噪声函数的基本概念2.Matlab 高斯噪声函数的实现方法3.Matlab 高斯噪声函数的应用实例4.Matlab 高斯噪声函数的优缺点正文：一、Matlab 高斯噪声函数的基本概念在信号处理领域，噪声是一种普遍存在的现象。
高斯噪声是一种常见的噪声类型，它具有窄带宽、高斯分布的特点。
在Matlab 中，我们可以通过特定的函数来生成高斯噪声。
二、Matlab 高斯噪声函数的实现方法在Matlab 中，生成高斯噪声的函数主要有两种：randn 和normrnd。
1.randn 函数：该函数用于生成服从正态分布的随机数。
其用法为：y = randn(n)，其中n 为正整数，表示生成一个n 维随机向量。
如果n 不是正整数，则返回错误信息。
2.normrnd 函数：该函数用于生成服从正态分布的随机数。
其用法为：y = normrnd(mu, sigma, m, n)，其中mu 为均值，sigma 为标准差，m、n 为正整数。
该函数生成的是m×n 的随机矩阵。
三、Matlab 高斯噪声函数的应用实例在图像处理领域，高斯噪声常常用于模拟图像的噪声。
在Matlab 中，我们可以使用imnoise 函数向图像中加入高斯噪声。
具体用法如下：```matlabimnoise(I, "gaussian", m, v)```其中，I 为输入图像，"gaussian"表示高斯噪声，m 和v 分别表示噪声的均值和方差。
四、Matlab 高斯噪声函数的优缺点优点：Matlab 高斯噪声函数可以方便地生成高斯分布的随机数，易于实现和控制噪声的强度。
缺点：Matlab 高斯噪声函数生成的噪声与实际噪声分布可能存在偏差，需要根据实际情况进行调整。
matlab 高斯噪声频域 -回复
matlab 高斯噪声频域-回复问题：Matlab中的高斯噪声频域是什么？介绍：在数字信号处理中，高斯噪声被广泛用于模拟实际环境中的噪声。
Matlab 提供了强大的信号处理工具箱，使我们能够对信号进行频域分析。
其中，高斯噪声频域分析是一种常见的技术，可以在频域上对高斯噪声进行特征分析和处理。
本文将为您详细介绍如何使用Matlab来生成高斯噪声，并进行频域分析和处理。
步骤一：生成高斯噪声信号在Matlab中，我们可以使用randn函数来生成高斯分布的随机数。
生成的随机数服从具有均值为0和方差为1的标准正态分布。
以下是生成高斯噪声信号的示例代码：matlab设置参数Fs = 1000; 采样频率T = 1/Fs; 采样周期L = 1000; 信号长度t = (0:L-1)*T; 时间向量生成高斯噪声信号x = randn(size(t));在上述代码中，我们首先设置了信号的采样频率、采样周期和信号长度。
然后，使用randn函数生成与时间向量t相同大小的随机数序列。
生成的x即为高斯噪声信号。
步骤二：时域分析对于生成的高斯噪声信号，我们可以通过时域分析来了解其基本特征。
Matlab提供了一系列的信号处理函数，例如plot、histogram等，可以用于时域分析。
以下是一些常见的时域分析方法：1. 绘制信号波形图使用plot函数绘制高斯噪声信号的波形图。
示例代码如下：matlab绘制信号波形图plot(t, x)title('Gaussian White Noise')xlabel('Time (s)')ylabel('Amplitude')上述代码中，我们使用plot函数将时间向量t作为X轴，高斯噪声信号x 作为Y轴，绘制了信号的波形图。
通过波形图，我们可以观察到信号的振幅和变化。
2. 绘制信号的直方图使用histogram函数可以绘制高斯噪声信号的直方图，以分析信号的概率分布情况。
matlab高斯噪声以及傅里叶变换
matlab高斯噪声以及傅里叶变换高斯噪声是一种常见的随机噪声类型，在信号处理中经常遇到。
它的特点是服从高斯分布，也称为正态分布。
高斯噪声可以用数学模型表示，称为高斯随机变量。
高斯噪声在很多实际应用中都存在，例如通信系统中的信号传输、图像和音频处理等。
在这些应用中，了解和处理高斯噪声非常重要。
傅里叶变换是一种常用的信号处理方法，可以将信号从时域转换到频域，对于处理高斯噪声也非常有用。
首先，我们来了解一下高斯噪声的数学定义和特性。
对于一个服从高斯分布的随机变量，其概率密度函数（PDF）可以用以下公式表示：f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * exp(-(x - μ)^2 / (2σ^2))其中，μ是均值，σ是标准差。
高斯噪声的均值通常为0，标准差决定了噪声的强度。
高斯噪声的频谱特性可以通过其自相关函数来描述。
自相关函数是随机过程的重要性质之一，表示信号与其自身在不同时间点上的相关性。
对于高斯噪声，其自相关函数是一个钟形曲线，其峰值处对应于噪声的均值。
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法。
通过傅里叶变换，我们可以将信号的频谱特性展示出来，从而更好地理解和处理信号。
对于高斯噪声，傅里叶变换可以帮助我们分析和滤波。
在Matlab中，我们可以使用fft函数进行快速傅里叶变换。
该函数接受一个离散时域信号作为输入，并输出相应的频域信号。
具体操作如下：x = randn(1, 1000); %生成1000个服从高斯分布的随机数y = fft(x); %对x进行快速傅里叶变换f = (0:length(y)-1)*(1/length(y)); %计算频率轴figure;plot(f, abs(y)); %绘制频谱图上述代码首先生成了一个包含1000个服从高斯分布的随机数的向量x。
然后，使用fft函数对x进行傅里叶变换，得到频域信号y。
最后，通过绘制f和abs(y)之间的关系，可以得到噪声的频谱图。
matlab高斯白噪声绘制
matlab高斯白噪声绘制一、概念英文名称：white Gaussian noise; WGN定义：均匀分布于给定频带上的高斯噪声；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。
这是考察一个信号的两个不同方面的问题。
高斯白噪声：如果一个噪声，它的幅度服从高斯分布，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。
二、matlab举例Matlab有两个函数可以产生高斯白噪声，wgn( )和awgn( )。
1. WGN：产生高斯白噪声y = wgn(m,n,p)y = wgn(m,n,p) %产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。
y = wgn(m,n,p,imp)y = wgn(m,n,p,imp) %以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。
y = wgn(m,n,p,imp,state)y = wgn(m,n,p,imp,state) %重置RANDN的状态。
2. AWGN：在某一信号中加入高斯白噪声y = awgn(x,SNR)y = awgn(x,SNR) %在信号x中加入高斯白噪声。
信噪比SNR以dB为单位。
x的强度假定为0dBW。
如果x是复数，就加入复噪声。
clear,clc;N=0:1000;fs=1024;t=N./fs;y=3*sin(2*pi*t);x=wgn(1,1001,2);i=y+x;% i=awgn(y,2); subplot(3,1,1),plot(x); subplot(3,1,2),plot(y); subplot(3,1,3),plot(i);。
matlab添加高斯噪声
matlab添加⾼斯噪声
⾼斯噪声即呈正态分布的⼲扰噪声，⽤作增加光谱的扰动或图像的⼲扰。
主要对光谱加噪进⾏分析。
其实Matlab本⾝就有⽐较成熟的加噪函数imnoise，y1=imnoise（y，'gaussian',M,V）；
y为原始光谱，gaussian为噪声类型为⾼斯，M为扰动均值，V为⽅差。
⽅差0.01为强噪声，0.0001（即标准差0.01）噪声起伏偏⼩，根据实验要求具体取舍。
有两点需要特别指出：
1.如果仍想保持光谱的平滑性，此时加噪可以将均值M（光谱均值）设置为0.01，V为0，表⽰仅增加光谱均值的1%扰动
图中蓝⾊为原始光谱，红⾊为加噪后的光谱。
2.如果不考虑平滑，仅对光谱曲线进⾏扰动处理，可以将M设为0，V设置0.0001等
PS:如果要对影像添加噪声，请参考：https:///lqhbupt/article/details/17914911。
matlab噪声函数
matlab噪声函数
MATLAB是一种强大的数学软件，可以用于许多不同的计算任务，其中之一是生成随机噪声。
MATLAB中有许多噪声函数可用于模拟模拟多种信号。
下面将介绍几个常用的MATLAB 噪声函数。
GAUSSIAN NOISE FUNCTION
高斯噪声函数是一种非常常用的噪声函数，在MATLAB中，可以使用内置函数'randn'
来生成高斯噪声。
使用此函数时，必须指定噪声的均值和标准差。
例如：假设我们需要生成一个带有均值为0和方差为1的高斯噪声信号。
我们可以在MATLAB命令窗口中键入：
x = randn(1,1000);
这将生成一个长度为1000的高斯随机信号x。
然后，您可以通过将此信号添加到其他信号中来模拟高斯噪声。
白噪声函数被称为具有恒定功率密度的随机信号。
在MATLAB中，可以使用内置函数
'wgn'来生成白噪声。
与其他噪声不同，白噪声具有恒定的功率密度，这意味着它在所有
频率上具有相同的能量。
总的来说，MATLAB中内置的噪声函数可以使用范围广泛，以模拟许多不同类型的噪声。
根据所需的噪声类型，可以选择适当的函数来生成所需的噪声信号。
matlab 高斯噪声代码
matlab 高斯噪声代码高斯噪声是一种常见的噪声模型，经常用于模拟真实世界中的随机噪声。
在信号处理和通信系统中，我们经常需要对信号进行处理和分析，而噪声是这些系统中不可避免的因素之一。
通过模拟高斯噪声，我们可以更好地理解和研究信号处理和通信系统的性能。
为了实现高斯噪声的模拟，我们可以使用MATLAB编程语言来实现。
MATLAB提供了一些内置函数和工具箱，可以方便地生成高斯分布的随机数。
下面我们将介绍如何使用MATLAB生成高斯噪声。
我们需要了解高斯分布的数学定义。
高斯分布又称为正态分布，是一种连续概率分布。
它的概率密度函数可以表示为：P(x) = 1 / (σ * sqrt(2π)) * exp(-(x - μ)^2 / (2σ^2))其中，μ是均值，σ是标准差。
高斯分布的特点是以均值为中心，标准差决定了分布的宽窄程度。
在MATLAB中，我们可以使用randn函数来生成服从标准正态分布的随机数。
标准正态分布是均值为0，标准差为1的高斯分布。
```matlabn = 1000; % 生成1000个高斯噪声样本mu = 0; % 均值为0sigma = 1; % 标准差为1noise = mu + sigma * randn(n, 1);```以上代码将生成一个包含1000个服从标准正态分布的随机数的向量。
我们可以通过改变均值和标准差的值来生成不同均值和方差的高斯噪声。
除了生成标准正态分布的高斯噪声外，我们还可以通过线性变换来生成具有不同均值和方差的高斯噪声。
假设我们想要生成均值为mu，标准差为sigma的高斯噪声，我们可以使用以下代码：```matlabnoise = mu + sigma * randn(n, 1);```通过以上代码，我们可以很容易地生成高斯噪声。
生成的噪声向量可以用于模拟各种系统中的随机噪声，如通信系统中的信道噪声、图像处理中的噪声去除等。
除了生成高斯噪声外，MATLAB还提供了一些内置函数和工具箱，可以对信号进行滤波和降噪。
imnoise函数
imnoise函数imnoise函数是MATLAB图像处理工具箱中的一个函数，用于在图像中添加噪声。
噪声是指在图像中随机出现的像素值，通常是由于图像采集设备的限制或传输过程中的干扰引起的。
imnoise函数可以模拟这些噪声，以便更好地理解和处理图像。
imnoise函数的语法格式如下：J = imnoise(I, 'noise_type', noise_parameters)其中，I是输入图像，J是输出图像，'noise_type'是噪声类型，可以是'gaussian'、'salt & pepper'、'speckle'、'poisson'等，noise_parameters是噪声参数，具体取决于噪声类型。
下面分别介绍各种噪声类型及其参数：1.高斯噪声（'gaussian'）高斯噪声是一种常见的噪声类型，其像素值服从正态分布。
可以使用imnoise函数的'gaussian'选项来添加高斯噪声。
其语法格式如下：J = imnoise(I, 'gaussian', mean, var)其中，mean是噪声的均值，var是噪声的方差。
通常情况下，mean 为0，var为0.01。
2.椒盐噪声（'salt & pepper'）椒盐噪声是一种随机出现的黑白像素点，通常是由于图像采集设备的限制或传输过程中的干扰引起的。
可以使用imnoise函数的'salt & pepper'选项来添加椒盐噪声。
其语法格式如下：J = imnoise(I, 'salt & pepper', density)其中，density是噪声密度，通常为0.05。
3.斑点噪声（'speckle'）斑点噪声是一种随机出现的亮度变化，通常是由于图像采集设备的限制或传输过程中的干扰引起的。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
matlab高斯噪声函数
（原创版）
目录
1.Matlab 中生成高斯噪声的方法
2.高斯噪声的特点和应用
3.椒盐噪声与高斯噪声的区别
4.如何在 Matlab 中生成椒盐噪声和高斯白噪声
5.滤波器在噪声抑制中的应用
正文
在 Matlab 中，生成高斯噪声常用的函数是 randn。
该函数可以生成服从正态分布的随机数。
其使用方法为：y = randn(m,n)，其中 m 和 n 分别为矩阵的大小。
生成的随机数矩阵 y 中，每个元素都服从均值为 0、方差为 1 的高斯分布。
高斯噪声的特点是其噪声幅度随机，且在图像中的位置固定。
这种噪声在图像处理中很常见，例如在图像传输过程中，信号可能受到高斯噪声的影响。
因此，研究如何生成和处理高斯噪声对于图像处理具有重要意义。
椒盐噪声是一种特殊的高斯噪声，其特点是在图像中的某些位置上噪声幅度较大，形成“椒盐”状。
椒盐噪声与高斯噪声的主要区别在于噪声的幅度分布，椒盐噪声的噪声幅度分布不是正态分布，而是具有较高的峰值和较低的谷值。
在 Matlab 中，可以通过 imnoise 函数生成椒盐噪声。
例如，使用imnoise(I, "salt", m, v) 可以生成椒盐噪声，其中 I 为要添加噪声的图像，m 和 v 分别表示噪声的强度和方差。
除了椒盐噪声，Matlab 中也可以生成高斯白噪声。
高斯白噪声是在频域上呈高斯分布的噪声，其能量分布均匀。
在 Matlab 中，可以使用
awgn 函数生成高斯白噪声。
例如，使用 awgn(x, snr) 可以生成高斯白噪声，其中 x 为信号，snr 为信噪比。
在实际应用中，噪声抑制滤波器可以用于去除图像中的噪声。
常见的噪声抑制滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和边界保持类滤波器。
均值滤波器的原理是在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。
将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值。
中值滤波器则通过取图像中每个像素邻域的中值来实现噪声抑制。