高斯白噪声 C语言实现
高斯曲线c语言
C语言生成高斯曲线详解及示例
高斯曲线是一种常见的概率分布曲线，它在许多领域都有广泛的应用，如统计学、信号处理、图像处理等。
在C语言中，我们可以使用数学库函数来生成高斯曲线。
一、高斯曲线的数学表达式
高斯曲线的数学表达式为：
f(x) = a * exp(-(x-b)^2 / (2 * c^2))
其中，a是峰值，b是期望值，c是标准差。
二、C语言生成高斯曲线的示例代码
下面是一个使用C语言生成高斯曲线的示例代码：
在上面的代码中，我们使用rand()函数生成0到1之间的随机数，然后将其作为参数传递给log()函数计算自然对数的值。
接着，我们使用sqrt()函数计算高斯曲线的横坐标。
最后，我们使用exp()函数计算高斯曲线的纵坐标，并将其输出到控制台。
三、注意事项
在使用C语言生成高斯曲线时，需要注意以下几点：
1.高斯曲线的参数需要根据具体的应用场景进行调整。
2.在生成随机数时，需要使用rand()函数和RAND_MAX常量来保证随机数的范
围和精度。
3.在计算高斯曲线的横坐标时，需要使用sqrt()函数来计算平方根。
高斯白噪声（whiteGaussiannoise，WGN）
⾼斯⽩噪声（whiteGaussiannoise，WGN）本⽂科普⼀下⾼斯⽩噪声（white Gaussian noise，WGN）。
百度百科上解释为“⾼斯⽩噪声，幅度分布服从⾼斯分布，功率谱密度服从均匀分布”，听起来有些晦涩难懂，下⾯结合例⼦通俗⽽详细地介绍⼀下。
⽩噪声，如同⽩光⼀样，是所有颜⾊的光叠加⽽成，不同颜⾊的光本质区别是的它们的频率各不相同（如红⾊光波长长⽽频率低，相应的，紫⾊光波长短⽽频率⾼）。
⽩噪声在功率谱上（若以频率为横轴，信号幅度的平⽅为功率）趋近为常值，即噪声频率丰富，在整个频谱上都有成分，即从低频到⾼频，低频指的是信号不变或缓慢变化，⾼频指的是信号突变。
由傅⾥叶变换性质可知，时域有限，频域⽆限；频域有限，时域⽆限。
那么频域⽆限的信号变换到时域上，对应于冲击函数的整数倍（由公式也可推得：）。
即说明在时间轴的某点上，噪声孤⽴，与其它点的噪声⽆关，也就是说，该点噪声幅值可以任意，不受前后点噪声幅值影响。
简⽽⾔之，任意时刻出现的噪声幅值都是随机的（这句话实际上说的就是功率谱密度服从均与分布的意思，不同的是，前者从时域⾓度描述，⽽后者是从频域⾓度描述）。
这⾥要指出功率谱密度（Power Spectral Density，PSD）的概念，它从频域⾓度出发，定义了信号的功率是如何随频率分布的，即以频率为横轴，功率为纵轴。
既然⽩噪声信号是“随机”的，那么反过来，什么叫做“相关”呢？顾名思义，相关就是某⼀时刻的噪声点不孤⽴，和其它时刻的噪声幅值有关。
其实相关的情况有很多种，⽐如此时刻的噪声幅值⽐上⼀时刻的⼤，⽽下⼀时刻的噪声幅值⽐此时刻的还⼤，即信号的幅值在时间轴上按从⼩到⼤的顺序排列。
除此之外，幅值从⼤到⼩，或幅值⼀⼤⼀⼩等都叫做“相关”，⽽⾮“随机”的。
解释完了“⽩噪声”，再来谈谈“⾼斯分布”。
⾼斯分布，⼜名正态分布（normal distribution）。
概率密度函数曲线的形状⼜两个参数决定：平均值和⽅差。
c++ 高斯模糊算法
c++ 高斯模糊算法《C语言高斯模糊算法》一、简介高斯模糊是一种常见的图像处理算法，用于对图像进行平滑处理，消除图像中的噪声和细节，使图像更加平滑。
本篇文章将介绍高斯模糊算法的基本原理和C语言实现方法。
二、基本原理高斯模糊算法的核心思想是通过在图像上应用高斯函数来模糊图像。
高斯函数是一种具有对称性的曲线，具有平滑过渡的特点。
在图像处理中，高斯模糊算法会对图像中的每个像素应用高斯函数，并将相邻像素的值进行加权平均，从而得到模糊后的像素值。
为了实现高斯模糊，需要计算每个像素周围像素值的加权平均值。
为了使算法更加高效，可以使用二维高斯函数来计算加权平均值。
具体来说，可以将图像划分为多个像素块，对每个像素块应用高斯函数，并计算模糊后的像素值。
三、C语言实现以下是一个简单的C语言实现高斯模糊的示例代码：```c#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<math.h>#defineIMAGE_WIDTH640//图像宽度#defineIMAGE_HEIGHT480//图像高度#defineWINDOW_WIDTH32//窗口宽度#defineWINDOW_HEIGHT32//窗口高度#defineSIGMA2.0//高斯函数标准差voidgaussian_blur(unsignedchar*image,intwidth,intheight){ inti,j;unsignedchar*window=(unsignedchar*)malloc(WINDOW_WIDTH*WI NDOW_HEIGHT*sizeof(unsignedchar));for(i=0;i<height;i++){for(j=0;j<width;j++){intsum=0;for(intk=-WINDOW_HEIGHT/2;k<=WINDOW_HEIGHT/2;k++){intx=j+k*WINDOW_WIDTH;if(x>=0&&x<width){sum+=image[i*width+x]*exp(-(k*k)/(2*SIGMA*SIGMA));}}image[i*width+j]=sum/(WINDOW_HEIGHT*WINDOW_WIDTH);}}free(window);}```该代码实现了一个简单的双层高斯模糊算法。
信息信号和高斯白噪声信号的产生
%信息信号和高斯白噪声信号的产生num=100000;f=100; %采样频率为10000Hztb=1/f; %一比特持续时间t=0:tb:tb*(num-1);Sour=round(rand(1,num)); %产生num个0或1的随机信号源Sour M2_shuang=Sour*2-1; %将随机信号映射到电平-1和1上M2_dan=Sour; %将随机信号映射到电平0和1上%实现信号的4电平映射M4=zeros(1,num/2);for n=1:2:num;if Sour(n)==0;if Sour(n+1)==0;M4((n+1)/2)=-3;else M4((n+1)/2)=-1;end;elseif Sour(n+1)==0;M4((n+1)/2)=1;else M4((n+1)/2)=3;end;end ;end;%实现信号的8电平映射M8=zeros(1,(num-1)/3);for n=1:3:(num-1);if Sour(n)==0;if Sour(n+1)==0;if Sour(n+2)==0;M8((n+2)/3)=-7;else M8((n+2)/3)=-5;end;elseif Sour(n+2)==0;M8((n+2)/3)=-3;else M8((n+2)/3)=-1;end;endelseif Sour(n+1)==1;if Sour(n+2)==1;M8((n+2)/3)=1;else M8((n+2)/3)=3;end;elseif Sour(n+2)==1;M8((n+2)/3)=5;else M8((n+2)/3)=7;end;endend;end;CASE=input('请输入仿真类型（1为二元码双极性2为二元码单极性3为4元码4为8元码）：');switch CASEcase 1Sour_t=M2_shuang; %定义发送信号Sour_tM=2;s=1; %定义M为电平数，s为每个符号所含有的比特数case 2Sour_t=M2_dan;M=2;s=1;case 3Sour_t=M4;M=4;s=2;case 4Sour_t=M8;M=8;s=3;end;snrdb=(0:0.1:25)'; %设定系统的信噪比（dB）esn0=10.^(snrdb/10); %计算Es/N0的值ebn0=esn0/s; %计算Es/N0的值Es=tb*mean(Sour_t.^2); %计算发送信号的Es（每符号能量）n0=Es./esn0; %计算噪声的功率谱密度pn=n0.*f/2; %计算噪声的平均功率，也就是方差pndB=10*log10(pn);N_wgn=sqrt(pn)*randn(1,length(Sour_t)); %产生均值为0，标准差分别为sqrt(pn)的高斯白噪声Sour_m=zeros(length(snrdb),length(Sour_t));%定义发送信号与高斯噪声混合信号Sour_mfor n=1:length(snrdb);Sour_m(n,:)=Sour_t+N_wgn(n,:);endSour_r=zeros(length(snrdb),length(Sour_t)); %定义接收信号Sour_r%定义四种类型的接受信号Sour_R=zeros(length(snrdb),num);%判别M元码——判决电平设为judgeif CASE == 1;judge = 0;for m=1:length(snrdb);for n=1:length(Sour_t);if Sour_m(m,n) < 0;Sour_r(m,n)=-1;elseSour_r(m,n)=1;end;end;end;Sour_R=(Sour_r+1)/2;elseif CASE == 2;judge=0.5;for m=1:length(snrdb);for n=1:length(Sour_t);if Sour_m(m,n) < 0.5;Sour_r(m,n)=0;elseSour_r(m,n)=1;end;end;end;Sour_R=Sour_r;elseif CASE == 3;judge=[-2 0 2];for m=1:length(snrdb);for n=1:length(Sour_t);if Sour_m(m,n) < judge(1);Sour_r(m,n)=-3;Sour_R(m,2*n-1)=0;Sour_R(m,2*n)=0;elseif Sour_m(m,n) < judge(2);Sour_r(m,n)=-1;Sour_R(m,2*n-1)=0;Sour_R(m,2*n)=1;elseif Sour_m(m,n) < judge(3);Sour_r(m,n)=1;Sour_R(m,2*n-1)=1;Sour_R(m,2*n)=0;else Sour_r(m,n)=3;Sour_R(m,2*n-1)=1;Sour_R(m,2*n)=1;end;end;end;elsejudge=[-6 -4 -2 0 2 4 6];for m=1:length(snrdb);for n=1:length(Sour_t);if Sour_m(m,n) < judge(1);Sour_r(m,n)=-7;Sour_R(m,3*n-2)=0;Sour_R(m,3*n-1)=0;Sour_R(m,3*n)=0;elseif Sour_m(m,n) < judge(2);Sour_r(m,n)=-5;Sour_R(m,3*n-2)=0;Sour_R(m,3*n-1)=0;Sour_R(m,3*n)=1;elseif Sour_m(m,n) < judge(3);Sour_r(m,n)=-3;Sour_R(m,3*n-2)=0;Sour_R(m,3*n-1)=1;Sour_R(m,3*n)=0;elseif Sour_m(m,n) < judge(4);Sour_r(m,n)=-1;Sour_R(m,3*n-2)=0;Sour_R(m,3*n-1)=1;Sour_R(m,3*n)=1;elseif Sour_m(m,n) < judge(5);Sour_r(m,n)=1;Sour_R(m,3*n-2)=1;Sour_R(m,3*n-1)=1;Sour_R(m,3*n)=1;elseif Sour_m(m,n) < judge(6);Sour_r(m,n)=3;Sour_R(m,3*n-2)=1;Sour_R(m,3*n-1)=1;Sour_R(m,3*n)=0;elseif Sour_m(m,n) < judge(7);Sour_r(m,n)=5;Sour_R(m,3*n-2)=1;Sour_R(m,3*n-1)=0;Sour_R(m,3*n)=1;else Sour_r(m,n)=7;Sour_R(m,3*n-2)=1;Sour_R(m,3*n-1)=0;Sour_R(m,3*n)=0;end;end;end;end;Err_num=zeros(1,length(snrdb));Ps=zeros(1,length(snrdb));for m=1:length(snrdb);Err_num(m)=sum((Sour_R(m,:)-Sour).^2);endPs=Err_num/num;a=((3*esn0./(M^2-1)).^0.5)';Qd=zeros(1,length(a));syms yfor n=1:length(a)Q=2*(M-1)*int(exp(1)^(-y^2/2)/(2*pi^0.5),y,a(n),inf)/M;Qd(n)=sym2poly(Q);end;subplot(1,1,1),semilogy(snrdb,Ps,'m.'),hold ontitle('单极性数字基带传输误码率仿真'),xlabel('信噪比'),ylabel('误码率');。
C++实现点云添加高斯噪声功能
C++实现点云添加⾼斯噪声功能0 添加⾼斯噪声后的点云红⾊为添加的⾼斯噪声点，⽩⾊为原始点1 什么是⾼斯噪声⾼斯噪声是指它的概率密度函数服从⾼斯分布（即正态分布）的⼀类噪声。
（）⾼斯分布，也称正态分布，⼜称常态分布，记为 N ( µ ，σ 2 ) )，其中 µ ，σ2为分布的参数，分别为⾼斯分布的期望和⽅差，其中σ > 0 ，称为标准差。
当 µ ，σ有确定值时，p ( x ) 也就确定了，特别当 µ = 0 ，σ2 = 1时，x 的分布为标准正态分布。
⾼斯分布函数2 怎样添加⾼斯噪声磨⼑不误砍柴⼯，将添加⾼斯噪声封装到 CreatGaussNoise类中，只需在main.cpp中设置输⼊点云（要添加噪声的点云）、设置⾼斯噪声参数（µ ，σ）即可。
实现代码main.cpp#include "add_gauss_noise.h"int main(){//-------------------加载点云-------------------pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud_in;if (pcl::io::loadPCDFile("Armadillo.pcd", cloud_in) < 0){PCL_ERROR("->点云⽂件不存在！\a\n");system("pause");return -1;}//-------------------添加⾼斯噪声-------------------AddGaussNoise agn; //创建⾼斯噪声对象agnpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud_out; //保存结果的点云agn.setInputCloud(cloud_in); //设置输⼊点云agn.setParameters(0,2); //设置⾼斯噪声参数mu,sigmaagn.addGaussNoise(cloud_out); //执⾏添加⾼斯噪声，并将结果保存在cloud_out中//-------------------保存添加⾼斯噪声后的点云-------------------pcl::io::savePCDFileBinary("addGaussNoise.pcd", cloud_out);return 0;}add_gauss_noise.h#pragma once#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <boost/random.hpp> //随机数所需头⽂件class AddGaussNoise{public:/*** @brief : 设置输⼊点云* @param[I]: cloud_in (输⼊点云)* @param[O]: none* @return : nonevoid setInputCloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> &cloud_in);/*** @brief : 设置⾼斯噪声参数* @param[I]: mu (均值，默认0)* @param[I]: sigma (标准差，默认1)* @param[O]: none* @return : none* @note :**/void setParameters(double mu = 0.0, double sigma = 1.0);/*** @brief : 执⾏添加⾼斯噪声* @param[I]: cloud_out (添加⾼斯噪声后的点云)* @param[O]: none* @return : none* @note :**/void addGaussNoise(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> &cloud_out);private:pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> m_cloud_in; //输⼊点云bool is_setInputCloud = false; //是否设置输⼊点云double m_mu, m_sigma; //⾼斯分布参数bool is_setParameters = false; //是否设置⾼斯分布参数};add_gauss_noise.cpp#include "add_gauss_noise.h"/*** @brief : 设置输⼊点云* @param[I]: cloud_in (输⼊点云)* @param[O]: none* @return : none* @note :**/void AddGaussNoise::setInputCloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> &cloud_in) {m_cloud_in = cloud_in;is_setInputCloud = true;}/*** @brief : 设置⾼斯噪声参数* @param[I]: mu (均值，默认0)* @param[I]: sigma (标准差，默认1)* @param[O]: none* @return : none* @note :**/void AddGaussNoise::setParameters(double mu, double sigma){if (sigma > 0){m_mu = mu;m_sigma = sigma;is_setParameters = true;}else{PCL_ERROR("->sigma应⼤于0！\a\n");system("pause");abort();}}/*** @brief : 执⾏添加⾼斯噪声* @param[I]: cloud_out (添加⾼斯噪声后的点云)* @param[O]: none* @return : nonevoid AddGaussNoise::addGaussNoise(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> &cloud_out){boost::mt19937 zgy; //等分布均匀伪随机数发⽣器zgy.seed(static_cast<unsigned int>(time(0))); //随机种⼦boost::normal_distribution<> nd(m_mu, m_sigma); //定义正态分布，均值为mu，标准差为sigmaboost::variate_generator<boost::mt19937&, boost::normal_distribution<>> gauss_noise(zgy, nd); //⽣成⾼斯噪声pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud_gauss; //声明⾼斯噪声点云cloud_gauss = m_cloud_in; //将原始点云拷贝给⾼斯噪声点云，⽤于下⾯的平移for (size_t i = 0; i < cloud_gauss.size(); i++){cloud_gauss.points[i].x += static_cast<float> (gauss_noise());cloud_gauss.points[i].y += static_cast<float> (gauss_noise());cloud_gauss.points[i].z += static_cast<float> (gauss_noise());}cloud_out = m_cloud_in + cloud_gauss; //将原始点云与噪声点云合并，得到添加⾼斯噪声后的点云}参考链接总结到此这篇关于C++实现点云添加⾼斯噪声功能的⽂章就介绍到这了,更多相关C++点云⾼斯噪声内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。
高斯白噪声C语言实现
⾼斯⽩噪声C语⾔实现今天编了⼀个⽤C语⾔实现⾼斯⽩噪声的程序，⼀⽅⾯⾃⼰的项⽬要⽤，另⼀⽅⾯可以开源的，希望可以给⼤家带来⽅便。
请⼤家使⽤时也注明是baiguangyu001 ⽩栎旸写的，这样我就满⾜了，呵呵。
做出来的序列*n，其⽅差⽐预先规定的要⼩10的-2次⽅量级，但是总体来说是⽐较准确的。
可以通过改变量化精度Stride来增加概率估计的准确性。
/* 本程序⽤于产⽣SNR=db(dB)的均值为0的⽩噪声序列，编写⼈：⽩栎旸，baiguangyu001 *//* db是信噪⽐， length是n的长度，n是产⽣出的⽩噪声 */# include# include# define PI (3.14)# define Stride (0.005)short interleaver[length] = {...........};注：interleaver是个交织器，长度与参数length⼀致就⾏，⾥⾯是乱序排列，这个在matlab⾥⽤randperm实现就⾏。
例如：short interleaver[10] = {7,1,9,6,3,2,5,8,4,0};void awgn(float db, int length, float *n){float pdf[10000] = {0};float *amp;float delta=0, amplitude = 0, sum = 0, temp1=0, temp2=0;int *num;int counter, counter1, counter2, counter3;int half_length;delta = 1 / ( 2 * pow(10,0.1*db) ); // 计算噪声功率counter = 0; // 通过概率密度计算幅度集合和对应的概率密度while( sum < (0.5/Stride) ){pdf[counter] = 1/sqrt(2*PI*delta)*exp(-0.5*pow(amplitude,2)/delta);sum += pdf[counter];amplitude += Stride;counter++;} // 最后得到的counter是幅度集合的长度num = (int *)calloc(counter,sizeof(int)); // num每个幅度在序列中出现的次数,幅度放在amp中amp = (float *)calloc(counter,sizeof(float));amplitude = 0;sum = 0;temp1 = length*Stride;temp2 = 0;for(counter1=0;counter1{temp2 = temp1*pdf[counter1];if( (int)(temp2+0.5)>(int)temp2 )*(num+counter1) = (int)(temp2+1);else*(num+counter1) = (int)temp2;sum += *(num+counter1);*(amp+counter1)=amplitude;amplitude += Stride;}temp1 = 0;half_length = length>>1;if(sum{temp1 = half_length-sum;for(counter1=0;counter1(*(num+counter-1-counter1))++;}else if(sum>half_length){temp1 = sum-half_length;*num -= temp1;}counter3 = 0;for(counter1=0;counter1{for(counter2=0;counter2<*(num+counter1);counter2++){*(n+counter3) = *(amp+counter1);*(n+length-1-counter3) = -*(amp+counter1);counter3++;}}for(counter1=0;counter1{temp1 = *(n+counter1);*(n+counter1) = *(n+interleaver[counter1]);*(n+interleaver[counter1]) = temp1;for(counter2=0;counter2if(interleaver[counter1+counter2+1]==counter1) interleaver[counter1+counter2+1] = interleaver[counter1];}}。
高斯白噪声的产生和性能测试
实验二 高斯白噪声的产生和性能测试１．实验目的⑴ 了解高斯白噪声信号的特性，包括均值（数学期望）、方差、相关函数、频谱及功率谱密度等。
⑵ 掌握高斯白噪声信号的分析方法。
⒉ 实验原理所谓高斯白噪声是指它的概率统计特性服从高斯分布而它的功率谱密度又是均匀的。
确切的说，白噪声只是一种理想化的模型，因为实际的噪声功率谱密度不可能具有无限宽的带宽，否则它的平均功率将是无限大，是物理上不可实现的。
然而白噪声在数学处理上比较方便，所以它在通信系统的分析中有十分重要的作用。
一般地说，只要噪声的功率谱密度的宽度远大于它所作用的系统的带宽，并且在系统的带宽内，它的功率谱密度基本上是常数，就可以作为白噪声处理了。
白噪声的功率谱密度为： 2)(0N f S n =其中0N 为单边功率谱密度。
白噪声的自相关函数位：)(20τδτN R =）（ 白噪声的自相关函数是位于τ=0处，强度为20N 的冲击函数。
这表明白噪声在任何两个不同的瞬间的取值是不相关的。
同时也意味着白噪声能随时间无限快的变化，因为它含一切频率分量而无限宽的带宽。
下面我们给出几种分布的白噪声。
随机过程的几种分布前人已证明，要产生一个服从某种分布的随机数，可以先求出其分布函数的反函数的解析式，再将一个在[0，1]区间内的均匀分布的随机数的值代入其中，就可以计算出服从某种分布的随机数。
下面我们就求解这些随机数。
[0，1]区间均匀分布随机信号的产生采用混合同余法产生[0，1]区间的均匀分布随机数。
混合同余法产生随机数的递推公式为：c ay y n n +=+1 n=0,1,2…… M y x nn = n=1,2,3…… 由上式的出如下实用算法： ][1M c ax M c ax x n n n +-+=+M y x 00=其中： k M 2=，其中k 为计算几种数字尾部的字长14+=t a ，t 为任意选定的正整数0y ，为任意非负整数 c ，为奇数C 语言中的rand （）函数是服从[0，1]均匀分布的，所以在以后的实验中如果用到均匀分布的随机数，我们统一使用rand()函数。
含有高斯白噪声的正弦组合信号产生器设计
中北大学课 程 设 计 说 明 书学生姓名： 学 专 题 院： 业：学 号：信息与通信工程学院 电子信息工程目：含有高斯白噪声的正弦组合信号产生器设计指导教师：张权 桂志国职称: 讲师 教授2012 年 6 月 22 日中北大学课程设计任务书11/12 学年第 二 学期学 专院： 业：信息与通信工程学院 电子信息工程 学 号：学 生 姓 名：课程设计题目：含有高斯白噪声的正弦组合信号产生器 设计 起 迄 日 期： 课程设计地点： 指 导 教 师： 系 主 任： 张权 桂志国2012 年 6 月 3 日～2012 年 6 月 22 日王浩全下达任务书日期:2012 年 6 月 3 日课 程 设 计 任 务 书1．设计目的：熟悉、掌握不同正弦信号、高斯白噪声组合信号的 C/C++实现方法。
2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等） ：利用 C/C++编程实现多个（大于等于 3 个）不同正弦信号、高斯白噪声组成信号的 产生。
3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、 实物样品等〕 ：（1）查阅文献资料，了解相关知识； （2）确定设计方法； （3）编写 C/C++程序，并上机调试； （4）撰写课程设计说明书。
课 程 设 计 任 务 书4．主要参考文献： 要求按国标 GB 7714—87《文后参考文献著录规则》书写，例： 1 傅承义，陈运泰，祁贵中.地球物理学基础.北京：科学出版社，1985（5 篇以上）5．设计成果形式及要求：提供课程设计说明书一份； C/C++程序；6．工作计划及进度：6 月 3 日 ~ 6 月 7 日：查资料； 6 月 8 日 ~ 6 月 12 日：确定设计方案； 6 月 13 日 ~ 6 月 18 日：编写程序，上机调试； 6 月 19 日 ~ 6 月 21 日：完成课程设计说明书； 6 月 22 日：答辩。
系主任审查意见：签字： 年 月 日设计说明书应包括以下主要内容： （1）封面：课程设计题目、班级、姓名、指导教师、时间 （2）设计任务书 （3）目录 （4）设计方案简介 （5）设计条件及主要参数表 （6）设计主要参数计算 （7）设计结果 （8）设计评述,设计者对本设计的评述及通过设计的收获体会 （9）参考文献。
高斯平滑的C语言实现
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。
关于高斯滤波的数学原理说明可以从文章底部的参考资料中获得。
通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。
高斯滤波的具体操作是：用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
一般的模板为3×3或5×5大小，其权值分布如下图：若使用3×3模板，则计算公式如下:g(x,y)={f(x-1,y-1)+f(x-1,y+1)+f(x+1,y-1)+f(x+1,y+1)+[f(x-1,y)+f(x,y-1)+f(x+1,y)+f(x,y+1)]*2+ f(x,y)*4}/16;其中，f(x,y)为图像中(x,y)点的灰度值，g(x,y)为该点经过高斯滤波后的值。
以下是一段在OpenCV中实现的C语言程序，为一个使用3×3模板的高斯滤波函数，输入的参数依次为：当前灰度图像数据指针、图像宽度、图像高度。
函数更新了灰度图像数据指针所指向的数据。
void gaussianFilter(uchar* data, int width, int height){int i, j, index, sum;int templates[9] = { 1, 2, 1,2, 4, 2,1, 2, 1 };sum = height * width * sizeof(uchar);uchar *tmpdata = (uchar*)malloc(sum);memcpy((char*)tmpdata,(char*)data, sum);for(i = 1;i < height - 1;i++){for(j = 1;j < width - 1;j++){index = sum = 0;for(int m = i - 1;m < i + 2;m++){for(int n = j - 1; n < j + 2;n++){sum +=tmpdata[m * width + n] *templates[index++];}}data[i * width + j] = sum / 16;}}free(tmpdata);}摘录 : /gaussianFilter-65001.html。
高斯白噪声信道模拟器的设计与实现
高斯白噪声信道模拟器的设计与实现摘要本文设计了一个信道模拟器，用来模拟高斯白噪声信道。
整个系统采用DSP（数字信号处理器）作为核心处理器，另外加上A/D、D/A完成信号采集及数字加噪，输入信号经A/D数字化后，在DSP内叠加噪声，然后叠加有噪声的数字信号经D/A输出模拟信号，完成加噪过程。
高斯白噪声随机数由软件在DSP内部产生。
输出信噪比可调，可以通过外接键盘进行设置。
通过测试，该信道模拟器能够实时模拟高斯白噪声信道，完成加噪。
关键词信道模拟器高斯白噪声 DSP1．引言在无线通信系统设计中，为了使系统满足性能要求，经常需要对无线传输设备的性能进行测试。
一种方法是在实际通信环境中进行现场测试，另一种方法是在实验室条件下利用信道模拟器进行性能测试。
信道模拟器可以通过改变信道参数模拟多种典型信道环境，便于控制。
这样就可以随时进行多次重复试验，进而了解一种通信设备或通信手段在不同信道条件下的性能或在同一信道条件下，比较不同通信设备或通信手段的优缺点，缩短开发周期，降低开发费用。
现有的信道模拟器一般都是基于各种信道仿真模型，如Jake模型、Rummler模型、Suzuki 模型等。
在硬件上，随着数字信号处理技术和大规模集成电路的发展，大多使用DSP或FPGA作为核心器件。
本文中使用DSP作为核心器件，对信道的加性高斯白噪声特性进行模拟。
2．总体设计与实现该信道模拟器主要由核心处理模块、ADC模块、DAC模块和人机接口模块组成。
核心处理模块包括DSP和存储器，ADC模块包括滤波器和ADC，DAC模块包括DAC和滤波器，人机接口模块包括键盘和显示器。
系统框图如下：图1 总体方框图输入的已调信号经ADC模块直接采样，转变为数字信号。
核心处理模块产生高斯随机数并将其加到输入的数字信号上，然后输出。
输出数字信号经DAC模块变为模拟信号并最终输出。
2.1 核心处理模块核心处理器使用TMS320VC5509A。
由于这一型号DSP内部主要是易失性存储器，所以需要外接非易失性存储器，用来存储程序。
高斯白噪声的c程序实现
ns=*n/ksection;
ks=0;
if (itype==4) p=1;
p=sqrt(p);
for(k=0;k<ns;k++)
float msign(float a,float b)
{
float z;
if(b>=0) z=sqrt(pow(a,2));
else z=-sqrt(pow(a,2));
return(z);
}
/*-------------------------------------------------------------------*/
}
*n=ns;
}
meavar(u,n,pum,puv);
printf(" The mean of u[n]=%f\n",umean);
printf(" The variance of u[n]=%f\n",uvari);
void mrandom(float u[],int *n,long *piseed,int itype,float p)
{
int k,ns,ksection,ks,j;
float a,v,umean,uvari;
float *pum,*puv;
void mcmpdft(complex x[],complex y[],int n,int isign);
void mcmpfft(complex x[],int n,int isign);
void mconvo1(float x[],float h[],float y[],int n,int m,int L);
卡尔曼滤波算法及C语言代码
卡尔曼滤波简介及其算法实现代码卡尔曼滤波算法实现代码（C，C＋＋分别实现）卡尔曼滤波器简介近来发现有些问题很多人都很感兴趣。
所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。
现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。
因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。
希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。
卡尔曼滤波器– Kalman Filter1．什么是卡尔曼滤波器（What is the Kalman Filter?）在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。
跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。
1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。
1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。
我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。
如果对这编论文有兴趣，可以到这里的地址下载：/~welch/media/pdf/Kalman1960.pdf。
简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。
对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。
他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。
近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
2．卡尔曼滤波器的介绍（Introduction to the Kalman Filter）为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。
c语言高斯一维滤波实现
c语言高斯一维滤波实现
高斯滤波是一种常用的图像处理技术，它可以有效地去除图像中的噪声，同时保持图像的细节和边缘信息。
在C语言中实现一维高斯滤波可以通过以下步骤完成：
步骤1，计算高斯核。
首先，需要计算一维高斯核的数值。
高斯核是一个一维数组，其数值由高斯函数计算得到。
高斯函数的表达式为，G(x) = (1 / (sqrt(2 PI) sigma)) exp(-x^2 / (2 sigma^2))，其中sigma 是高斯核的标准差，x表示距离中心的偏移量。
可以根据需要选择合适的sigma值，并计算出一维高斯核的数值。
步骤2，对图像进行滤波。
接下来，将计算得到的一维高斯核应用到图像的每一行或每一列上。
对于图像中的每个像素，将其与高斯核进行卷积运算，得到滤波后的像素值。
可以使用卷积运算的方式来实现这一步骤，即对于每个像素，将其周围的若干个像素与高斯核进行加权求和，得到滤波后的像素值。
步骤3，边界处理。
在对图像进行滤波时，需要考虑边界像素的处理。
一种常见的
处理方式是通过对边界像素进行填充来扩展图像，使其在滤波时能
够考虑到边界像素的影响。
另一种方式是在计算卷积时对边界像素
进行特殊处理，例如将边界像素的值设为0。
总结：
通过以上步骤，可以在C语言中实现一维高斯滤波。
首先计算
一维高斯核的数值，然后对图像进行滤波，并考虑边界像素的处理。
这样就可以有效地去除图像中的噪声，同时保持图像的细节和边缘
信息。
在实际编程中，可以将这些步骤封装成函数，方便在需要的
地方调用。
c语言降噪算法
c语言降噪算法C语言降噪算法是一种非常实用的算法，使用C语言编写的降噪算法可以帮助人们去除信号中的噪声，从而提高信号的质量。
下面将从算法原理、实现步骤和应用领域三个方面分别阐述C语言降噪算法。
算法原理C语言降噪算法的核心原理就是通过去除噪声信号使得原始信号更加纯净。
具体来说，该算法会对信号进行采样，然后根据采样后的数据来对噪声信号进行滤波处理。
C语言降噪算法中最常用的滤波器是中值滤波器和均值滤波器。
中值滤波器是对数据进行排序后取中间值作为滤波后的值，均值滤波器是对数据取平均值作为滤波后的值。
这两种滤波器都可以有效去除噪声信号，从而达到降噪的效果。
实现步骤C语言实现降噪算法的步骤如下：1.读取原始信号，并将信号通过采样转化为数字信号。
2.根据选择的滤波器类型，对数字信号进行滤波处理。
3.将滤波后的信号还原为原始信号。
4.输出滤波后的信号。
对于中值滤波器而言，具体实现过程如下：1.将序列中的数按从小到大的顺序排序。
2.选取中间一个数作为滤波后的值。
3.拖动窗口，将窗口向后移动一位，重复以上操作。
对于均值滤波器而言，具体实现过程如下：1.选取窗口大小。
2.取窗口内所有数据的平均值作为滤波后的值。
3.拖动窗口，将窗口向后移动一位，重复以上操作。
应用领域降噪算法可以广泛应用于信号处理领域。
比如，在音频处理中，可以使用该算法去除录音中的噪声；在图像处理中，可以使用该算法去除图片中的噪点。
除此之外，在医学、航天、电子电路等领域也可以使用该算法进行信号降噪处理。
总之，C语言降噪算法是一种非常实用的算法，通过对信号进行滤波处理，可以有效降低信号中噪声的影响，提高信号的质量。
对于需要进行信号处理的各类领域而言，降噪算法都发挥着非常重要的作用。
c语言高斯滤波
c语言高斯滤波高斯滤波是一种常用的图像处理方法，可以有效地去除图像中的噪声，保留图像的细节信息。
它利用高斯函数的特性，通过对图像中每个像素点周围的邻域像素进行加权平均，来达到平滑图像的效果。
高斯滤波的原理很简单，即将图像中每个像素点的值，通过与其周围邻域像素的加权平均来替代。
具体来说，对于每个像素点，会取其周围邻域像素的加权平均值作为新的像素值。
那么，如何确定权重呢？这就需要用到高斯函数。
高斯函数是一种连续的函数，表达了一个正态分布。
在图像处理中，我们通常使用离散的高斯函数来近似连续的高斯函数。
离散高斯函数的形式如下：G(x, y) = (1 / (2 * π * σ^2)) * e^(-(x^2 + y^2) / (2 * σ^2))其中，G(x, y)表示高斯函数的值，x和y表示像素点相对于中心点的偏移量，σ表示高斯函数的标准差。
标准差越大，权重越小，图像平滑程度越高。
在进行高斯滤波时，我们需要选择合适的滤波模板大小和标准差。
滤波模板大小决定了取邻域像素的范围，通常选择一个奇数大小的正方形模板，如3x3、5x5等。
标准差决定了权重的分布，一般情况下，选择较小的标准差可以保留更多的图像细节，但也会保留一定的噪声。
具体操作时，我们可以通过以下步骤来实现高斯滤波：1. 遍历图像的每个像素点；2. 对于每个像素点，取其周围邻域像素的值；3. 根据邻域像素的值和高斯函数，计算加权平均值；4. 将加权平均值作为新的像素值；5. 重复以上步骤，直到遍历完所有像素点。
高斯滤波可以应用于各种图像处理任务中，如图像去噪、图像平滑、边缘检测等。
在图像去噪方面，高斯滤波可以有效地减少椒盐噪声、高斯噪声等常见噪声对图像造成的影响。
在图像平滑方面，高斯滤波可以减少图像中的细节信息，使图像更加柔和。
在边缘检测方面，高斯滤波可以通过平滑图像，减少噪声对边缘检测的干扰。
然而，高斯滤波也存在一些问题。
首先，高斯滤波会对图像进行平滑处理，从而使一些细节信息丢失。
对加有高斯白的噪声的图像用的区域操作进行算术均值滤波的定稿
对加有高斯白噪声的图像用3×3的区域操作进行算术均值滤波一，实验平台：CCS：C5402 Device Simulator/CPU二，实验目的：熟悉TMS320c54x平台，学会在模拟器上编写调试dsp程序。
三，实验内容对加有高斯白噪声的80×80图像用3×3的区域操作进行算术均值滤波。
算术均值滤波器简介这是最简单的均值滤波器。
令Sxy表示中心在(x,y)点，尺寸为m×n的矩形子图像窗口的坐标组。
算术均值滤波过程就是计算由Sxy定义的区域中被干扰图像g(x,y)的平均值。
在任意点(x,y)处复原图像^f的值就是用Sxy定义的区域的像素计算出来的算术均值。
即：这个操作可以用其系数为l/mn的卷积模板来实现。
均值简单地平滑了一幅图像的局部变化。
在模糊了结果的同时减少了噪声。
四，实验步骤：1，生成噪声图像原始图像：用MA TLAB加上噪音：加噪代码：clear,close all;I=imread('D:\Documents and Settings\liutao\桌面\gray3.bmp');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.001);imshow(I);figure,imshow(J);figure,imhist(I);figure,imhist(J);imwrite(J,'D:\Documents and Settings\liutao\桌面\gray3noised.bmp') 加噪前后的直方图（图4表明加的确实为高斯噪声）：2，生成dat文件从bmp灰度图像文件生成dat文件程序：// bmp2dat_gray.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//#include "stdafx.h"#include <iostream>#include <fstream>#include <iomanip>using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){FILE *in;errno_t err;err = fopen_s(&in,"./gray3noised.bmp","r");ofstream out("gray3.dat");fseek(in,0,SEEK_END);int size=0,datastart=0x0436-1;size = ftell(in);unsigned int ch;unsigned char ach;out<<"1651 1 0 0 0"<<endl;for(long i=size-1;i>datastart;i--){fseek(in,i,SEEK_SET);ch = fgetc(in);ach=ch;ch=ach;out<<"0x"<<setw(4)<<setfill('0');out<<hex<<ch<<endl;out.flush();}out.close();return 0;}3，去噪源码文件：1）Image.c:#include <stdio.h>#define WIDTH 80#define HEIGHT 80/* Global declarations */unsigned in_buffer[WIDTH*HEIGHT]; /* processing data buffers */ unsigned out_buffer[WIDTH*HEIGHT];/* Functions */static void dataIO(void);static int processing();/** ======== main ========*/void main(){puts("processing\n");dataIO();//用来设置探针输入图像processing();dataIO(); //用来设置探针输出图像}/** ======== dataIO ========** FUNCTION: read input signal and write processed output signal. ** PARAMETERS: none.** RETURN VALUE: none.*/static void dataIO(){/* do data I/O */return;}static int processing()// 算术平方去噪{unsigned sum;int i=0,j=0;int denominator;int p,q;unsigned mean;for(;i<HEIGHT-1;i++)for(j=i*WIDTH;j<i*WIDTH+WIDTH;j++){sum=0;denominator=9;for(p=-1;p<2;p++)for(q=-1;q<2;q++){if(i+p<0||(j-(i*WIDTH))+q<0||i+p>HEIGHT-1||(j-(i*WIDTH))>WIDTH-1){denominator--;}else{sum+=in_buffer[p*WIDTH+(j+q)];}}if(denominator>0){mean=sum/denominator;}else{puts("error");mean=in_buffer[j];}out_buffer[j]=mean;}return 0;}2）Image.cmd文件：MEMORY{PAGE 0: EPROG: origin = 0x1400, len = 0x7c00 VECT: origin = 0xff80, len = 0x80PAGE 1: USERREGS: origin = 0x60, len = 0x1c BIOSREGS: origin = 0x7c, len = 0x4IDATA: origin = 0x80, len = 0x2380 EDATA: origin = 0x2400, len = 0x7000 EDATA1: origin = 0x9400, len = 0x4c00 }SECTIONS{.vectors: {} > VECT PAGE 0.sysregs: {} > BIOSREGS PAGE 1.trcinit: {} > EPROG PAGE 0.gblinit: {} > EPROG PAGE 0frt: {} > EPROG PAGE 0.text: {} > EPROG PAGE 0.cinit: {} > EPROG PAGE 0.pinit: {} > EPROG PAGE 0.sysinit: {} > EPROG PAGE 0.bss: {} > EDATA PAGE 1.far: {} > IDATA PAGE 1.const: {} > IDATA PAGE 1.switch: {} > IDATA PAGE 1.sysmem: {} > IDATA PAGE 1.cio: {} > IDATA PAGE 1.MEM$obj: {} > IDATA PAGE 1.sysheap: {} > IDATA PAGE 1.stack: {} > IDATA PAGE 1}3）Vectors.asm用的是教程程序中的现成的程序。
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temp1 = *(n+counter1);
*(n+counter1) = *(n+interleaver[counter1]);
*(n+interleaver[counter1]) = temp1;
for(counter2=0;counter2<length-counter1-1;counter2++)
# define Stride (0.005)
short interleaver[length] = {...........};
注：interleaver是个交织器，长度与参数length一致就行，里面是乱序排列，这个在matlab里用randperm实现就行。
例如：short interleaver[10] = {7,1,9,6,3,2,5,8,4,0};
void awgn(float db, int length, float *n)
{
float pdf[10000] = {0};
float *amp;
float delta=0, amplitude = 0, sum = 0, temp1=0, temp2=0;
int *num;
*num -= temp1; Nhomakorabea counter3 = 0;
for(counter1=0;counter1<counter;counter1++) // 往*n里填入幅度值
{
for(counter2=0;counter2<*(num+counter1);counter2++)
if(interleaver[counter1+counter2+1]==counter1)
interleaver[counter1+counter2+1] = interleaver[counter1];
}
}
今天编了一个用C语言实现高斯白噪声的程序，一方面自己的项目要用，另一方面可以开源的，希望可以给大家带来方便。请大家使用时也注明是baiguangyu001 白栎旸写的，这样我就满足了，呵呵。
做出来的序列*n，其方差比预先规定的要小10的-2次方量级，但是总体来说是比较准确的。可以通过改变量化精度Stride来增加概率估计的准确性。
{
temp2 = temp1*pdf[counter1];
if( (int)(temp2+0.5)>(int)temp2 )
*(num+counter1) = (int)(temp2+1);
else
*(num+counter1) = (int)temp2;
sum += *(num+counter1);
counter++;
} // 最后得到的counter是幅度集合的长度
num = (int *)calloc(counter,sizeof(int)); // num每个幅度在序列中出现的次数,幅度放在amp中
int counter, counter1, counter2, counter3;
int half_length;
delta = 1 / ( 2 * pow(10,0.1*db) ); // 计算噪声功率
counter = 0; // 通过概率密度计算幅度集合和对应的概率密度
/* 本程序用于产生SNR=db(dB)的均值为0的白噪声序列，编写人：白栎旸，baiguangyu001 */
/* db是信噪比， length是n的长度，n是产生出的白噪声 */
# include
# include
# define PI (3.14)
amp = (float *)calloc(counter,sizeof(float));
amplitude = 0;
sum = 0;
temp1 = length*Stride;
temp2 = 0;
for(counter1=0;counter1<counter;counter1++)
*(amp+counter1)=amplitude;
amplitude += Stride;
}
temp1 = 0;
half_length = length>>1;
if(sum<half_length) // 使num的和恰好是length的一半
{
*(n+counter3) = *(amp+counter1);
*(n+length-1-counter3) = -*(amp+counter1);
counter3++;
}
}
for(counter1=0;counter1<length;counter1++)
{
temp1 = half_length-sum;
for(counter1=0;counter1<temp1;counter1++)
(*(num+counter-1-counter1))++;
}
else if(sum>half_length)
{
temp1 = sum-half_length;
while( sum < (0.5/Stride) )
{
pdf[counter] = 1/sqrt(2*PI*delta)*exp(-0.5*pow(amplitude,2)/delta);
sum += pdf[counter];
amplitude += Stride;