MATLAB 生成高斯噪声wgn函数

合集下载

matlab高斯噪声函数

matlab高斯噪声函数

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。

matlab添加高斯噪声的原理

matlab添加高斯噪声的原理

matlab添加高斯噪声的原理在MATLAB中,可以通过以下步骤向一个信号添加高斯噪声:
1. 生成一个具有期望值为0和方差为σ^2的高斯分布随机变量。

这可以使用`randn`函数实现,该函数生成一个符合标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机数。

2. 为了使高斯噪声的方差达到所需值σ^2,需要缩放该随机变量。

可以通过乘以标准差(σ)来实现,即使用`randn`函数生成的随机数乘以方差的平方根。

3. 将生成的高斯噪声添加到信号上。

可以通过将信号与高斯噪声相加来实现。

以下是一个简单的MATLAB代码示例,演示如何向一个信号添加高斯噪声:
```matlab
% 假设原始信号为x
x = ... % 原始信号值
% 生成高斯噪声
mean = 0; % 期望值
variance = σ^2; % 方差
noise = sqrt(variance) * randn(size(x)) + mean; % 添加高斯噪声
% 添加高斯噪声到信号
noisy_signal = x + noise; % 添加高斯噪声到信号
```
这样,变量`noisy_signal`将包含原始信号与高斯噪声相加后的结果。

高斯白噪声 matlab

高斯白噪声 matlab

高斯白噪声matlab摘要:1.高斯白噪声的定义和特性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.高斯白噪声的定义和特性高斯白噪声(Gaussian White Noise)是一种在各个频率上具有相同能量分布的随机信号,它是信号处理领域中常见的一种噪声模型。

高斯白噪声具有以下特性:- 它的概率密度函数服从正态分布(高斯分布),即均值为0,方差为常数σ的正态分布。

- 在各个频率上的能量分布是均匀的,即具有平坦的功率谱。

- 高斯白噪声是各态历经(ergodic)的,这意味着在一个长时间内,信号的任何一段样本都是可能出现的。

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`来生成高斯白噪声。

以下是一个简单的示例:```matlab% 指定信号的长度= 1000;% 生成高斯白噪声oise = wgn(n, 1);% 显示噪声信号figure;plot(noise);title("高斯白噪声示例");```其中,`wgn`函数的第一个参数`n`表示信号的长度,第二个参数`1`表示信号的均值为1。

需要注意的是,`wgn`函数生成的高斯白噪声是在均值为0,标准差为1 的条件下生成的,因此在实际应用中,可能需要根据需要对信号进行缩放。

3.高斯白噪声在各个领域的应用高斯白噪声在许多领域都有广泛的应用,包括通信、信号处理、图像处理等。

例如,在通信系统中,高斯白噪声常常被用作信道噪声的模型,以研究信道对信号传输性能的影响;在图像处理中,高斯白噪声可以作为随机噪声加入到图像中,以生成具有自然随机纹理的效果。

通过matlab产生wav的白噪声

通过matlab产生wav的白噪声

MATLAB 中产生高斯白噪声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。

如果POWERTYPE 是’linear’,那么SNR 作为比值来度量,而SIGPOWER 以瓦特为单位。

通过matlab产生wav的白噪声

通过matlab产生wav的白噪声

MATLAB 中产生高斯白噪声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。

如果POWERTYPE 是’linear’,那么SNR 作为比值来度量,而SIGPOWER 以瓦特为单位。

matlab高斯噪声函数

matlab高斯噪声函数

matlab高斯噪声函数【实用版】目录1.Matlab 中的高斯噪声函数2.高斯噪声的特点和生成方法3.在 Matlab 中生成高斯噪声的实例4.高斯噪声在数字图像处理中的应用5.总结正文在 Matlab 中,噪声函数被广泛应用于信号处理、通信和数字图像处理等领域。

高斯噪声是一种常见的噪声类型,其特点是噪声幅度服从正态分布,且出现位置是随机的。

在 Matlab 中,可以使用不同的函数来生成高斯噪声。

首先,我们来了解高斯噪声的特点和生成方法。

高斯噪声的生成需要确定噪声的均值和标准差。

在 Matlab 中,可以使用 randn 函数来生成服从正态分布的随机数。

通过调整 randn 函数的参数,可以控制噪声的均值和标准差,从而生成不同特性的高斯噪声。

接下来,我们来看在 Matlab 中生成高斯噪声的实例。

假设我们要生成一个均值为 0,标准差为 1 的高斯噪声信号,可以使用以下代码:```matlab% 创建一个长度为 1000 的信号t = (0:999)"/1000;% 使用 randn 函数生成高斯噪声= randn(1000, 1);% 计算噪声信号s = t + n;```在这个例子中,我们首先创建了一个长度为 1000 的信号,然后使用randn 函数生成了一个均值为 0,标准差为 1 的高斯噪声信号。

最后,我们将信号和噪声相加,得到噪声信号。

高斯噪声在数字图像处理中的应用也非常广泛。

例如,在图像去噪中,可以使用高斯噪声来模拟图像中的噪声,然后设计相应的滤波器来去除噪声。

另外,在图像增强和图像复原等领域,高斯噪声也经常被用作先验噪声模型。

总之,在 Matlab 中,可以使用 randn 函数和其他相关函数来生成高斯噪声信号。

高斯噪声在信号处理、通信和数字图像处理等领域具有广泛的应用。

matlab中awgn函数用法

matlab中awgn函数用法

matlab中awgn函数用法
awgn函数是MATLAB中常用的一个函数,用于在信号中添加高斯白噪声。

在通信系统设计和数字信号处理中,添加噪声是一种常见的模拟实验和仿真技术,以评估系统的性能。

awgn函数的功能是在信号中添加指定信噪比(SNR)的高斯白噪声。

awgn函数的基本用法是:
```
y = awgn(x, snr)
```
其中,x是原始信号,snr是信噪比。

函数返回的结果y是添加了高斯白噪声的信号。

信噪比(SNR)是描述信号强度和噪声强度之间关系的指标。

它通常以分贝(dB)为单位表示。

SNR越高,信号的强度相对于噪声越大,系统的性能也会越好。

通常情况下,我们希望在工程中使用最佳的SNR来获得最佳的系统性能。

awgn函数的第二个参数snr可以是一个特定值,也可以是一个值的向量。

如果snr是一个特定值,那么函数将为整个信号添加相同的信噪比。

如果snr是一个向量,那么每个元素将与信号的对应部分进行匹配。

除了snr参数外,awgn函数还可以接受其他一些可选参数,如随机种子、信噪比单位和噪声种类等。

你可以查阅MATLAB文档以获取更多关于awgn函数的详细信息。

使用awgn函数可以方便地对信号进行噪声模拟,以帮助我们评估和优化通信系统的性能。

通过调整信噪比,我们可以研究信号传输的可靠性和误码率等指标,
从而进行系统设计和性能改进。

在工程实践中,掌握awgn函数的用法将对我们进行系统仿真和性能分析非常有帮助。

matlab awgn函数源代码

matlab awgn函数源代码

matlab awgn函数源代码
MATLAB中的AWGN函数是一种添加高斯白噪声的函数,它可以模拟通信信道中的噪声。

AWGN函数的源代码包括以下部分:
1.输入参数:AWGN函数需要的输入参数包括信号S和信噪比SNR。

信号S可以是一个向量或矩阵,代表要添加噪声的信号;信噪比SNR 是一个标量,代表信号的信噪比。

2.计算噪声功率:噪声功率是噪声信号的方均根值的平方,可以根据信噪比和信号功率计算得到。

3.生成高斯白噪声:使用MATLAB内置的randn函数生成高斯白噪声,同时乘以sqrt(noisePower)以匹配所需的噪声功率。

4.添加噪声:将生成的噪声加到输入信号上,得到添加噪声后的信号。

下面是MATLAB AWGN函数的源代码:
function [n] = awgn(s, snr)
% s: input signal vector or matrix
% snr: signal-to-noise ratio in dB
% n: output signal with added noise
% calculate noise power
signalPower = mean(abs(s(:)).^2);
noisePower = signalPower / (10^(snr/10));
% generate Gaussian white noise
n = randn(size(s)) * sqrt(noisePower);
% add noise to signal
n = s + n;
end
以上代码实现了AWGN函数的基本功能,可以很方便地在MATLAB 中使用。

  1. 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. 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. 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)。

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:narginif(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,:)); elsey = (sqrt(imp*noisePower))*randn(row,col);end;。

相关文档
最新文档