高斯白噪音matlab代码

可以使用以下代码在Matlab中添加高斯白噪声和对其进行滤波：

首先，读入图像并添加高斯白噪声：

I = imread('image.png');
I = double(I);
I = I + randn(size(I)) * 20;

接下来，使用小波变换对图像进行滤波：

[c, s = wavedec2(I, 2, 'db1');
threshold = s(2,1) * 0.5;
c(abs(c) < threshold) = 0;
I2 = waverec2(c, s, 'db1');

最后，显示原图像和滤波后的图像：

subplot(1,2,1); imshow(uint8(I)); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(uint8(I2)); title('Filtered Image');

在这段代码中，`wavedec2`函数用于对图像进行小波分解，第一个参数是图像本身，第二个参数是小波分解的层数，第三个参数是使用的小波函数的类型（这里使用的是Daubechies小波）。`waverec2`函数用于将小波分解后的系数重构为图像。

相关问题

原始语音信号加入噪音滤波Matlab代码

下面是一个简单的Matlab代码示例，用于在原始语音信号中加入噪声并进行滤波：

% 读取原始语音信号
[x,fs] = audioread('original_signal.wav');

% 生成噪声信号
noise = 0.1*randn(length(x),1);

% 将噪声加到原始信号中
noisy_signal = x + noise;

% 设计一个低通滤波器
Fc = 4000; % 截止频率
order = 6; % 滤波器阶数
[b,a] = butter(order,Fc/(fs/2),'low');

% 对加入噪声的信号进行滤波
filtered_signal = filter(b,a,noisy_signal);

% 将结果保存为新的音频文件
audiowrite('filtered_signal.wav',filtered_signal,fs);

在这个例子中，我们首先读取了一个原始的音频文件 `original_signal.wav`，然后生成了一个方差为0.1的高斯白噪声信号，并将其添加到原始信号中，得到了一个带噪声的信号 `noisy_signal`。接着，我们设计了一个6阶的低通滤波器，将截止频率设为4000 Hz，并使用 `butter` 函数生成了滤波器系数。最后，我们使用 `filter` 函数将滤波器应用于带噪声的信号中，得到了滤波后的信号 `filtered_signal`，并将其保存为一个新的音频文件 `filtered_signal.wav`。

matlab生成白噪音

在MATLAB中生成白噪音有很多种方法。其中一种是使用randn函数。randn函数可以生成标准正态分布的随机数，可以被当做白噪声来使用。正态分布是一种高斯分布，也被称为钟形曲线。这意味着随机数在中心处生成的概率最大，而在两端生成的概率较小。

使用randn函数时，可以指定随机数的个数和均值。如果不指定，则随机数个数默认为1，均值默认为0。

下面是生成带有1000个随机数的白噪声的示例代码：

y = randn(1000, 1);

这将生成一个形状为1000 x 1的列向量，其中包含1000个标准正态分布的随机数。您可以使用plot函数来可视化随机数，并检查它们是否呈现白噪声的特性。

另一种方法是使用wgn函数。wgn函数是MATLAB的信号处理工具箱中的一个函数，它可以生成指定平均值和方差的高斯白噪声。这个函数也可以使用其他参数来调整白噪声的其他特性，例如样本率和时期。

下面是生成带有1000个样本、平均值为0和方差为1的高斯白噪声的示例代码：

y = wgn(1000, 1, 0);

这将生成一个形状为1000 x 1的列向量，其中包含1000个平均值为0、方差为1的高斯白噪声样本。您可以使用plot函数来可视化随机数，并检查它们是否呈现白噪声的特性。