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。
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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。