用matlab如何将高斯白噪声添加到源数据中

在MATLAB中添加高斯白噪声到源数据通常涉及以下步骤：

1. **生成随机噪声**：首先，你需要创建一个与源数据相同维度的矩阵，填充随机数来模拟高斯分布的白噪声。可以使用`randn()`函数，它会生成标准正态分布（即均值0，方差1）的随机数。

   noise = randn(size(source_data));

2. **确定噪声的标准偏差**：白噪声通常表示为信号噪声比（SNR）的形式。如果你有一个特定的SNR值，可以用这个值计算噪声的标准偏差，公式通常是 `sigma = sqrt(SNR * mean(source_data)^2)`。这里的`mean(source_data)`代表源数据的平均值。

3. **调整噪声强度**：如果已有标准偏差，你可以直接乘以噪声矩阵来获得适当的噪声水平。

   if ~isempty(SNR)
       sigma = sqrt(SNR * mean(source_data)^2);
       noise = sigma * noise;
   end

4. **叠加噪声到源数据**：最后，把噪声矩阵加到源数据上，得到带噪数据。

   noisy_data = source_data + noise;

5. **检查结果**：可以使用`plot()`函数查看原始数据和带噪数据的比较，确保添加了预期的噪声效果。

subplot(2,1,1), plot(source_data), title('Original Data');
subplot(2,1,2), plot(noisy_data), title('Noisy Data with Gaussian Noise');