noise = np.random.laplace(0, 1/b, (rows, cols))能否实现上述功能

可以的，`np.random.laplace(0, 1/b, (rows, cols))` 可以用于生成一个指定形状的拉普拉斯分布随机数矩阵，其中 `(rows, cols)` 表示矩阵的行数和列数，`1/b` 表示拉普拉斯分布的尺度参数，用于控制噪声的大小。

但是在这里，需要注意的是，上述代码中生成的拉普拉斯分布随机数矩阵的均值为 0，而在计算噪声值时，需要将其加上 FIM 矩阵的平均值乘以概率 p，以保证噪声的均值为 0。因此，可以将代码修改为以下形式：

noise = np.random.laplace(scale=1/b, size=(rows, cols)) + np.mean(FIM) * p

其中，`scale=1/b` 表示拉普拉斯分布的尺度参数，`size=(rows, cols)` 表示生成的随机数矩阵的形状，`np.mean(FIM)` 表示 FIM 矩阵的平均值，`p` 表示采样概率。