matlab产生高斯噪声

产生高斯噪声可以使用MATLAB中的`imnoise`函数。该函数可以添加各种类型的噪声，包括高斯噪声。以下是一个示例代码，演示如何使用`imnoise`函数添加高斯噪声：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 添加高斯噪声
noise_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 显示原图和添加噪声后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原图');

subplot(1, 2, 2);
imshow(noise_img);
title('添加高斯噪声后');

在上面的代码中，`imnoise`函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是噪声类型，这里选择了高斯噪声，第三个参数是噪声均值，这里设置为0，第四个参数是噪声方差，这里设置为0.01。

相关问题

matlab生成高斯噪声

您好！感谢您使用ChitGPT进行对话。关于您的问题，可以使用matlab中的函数添加高斯噪声。可以使用“imnoise”函数，像这样：

I_noisy = imnoise(I,'gaussian',mean,variance);

其中，“I”是要加噪声的图像，“mean”是高斯噪声的均值，“variance”是高斯噪声的方差。

希望这可以帮助您。如果您对此有任何其他问题，请随时问我！

matlab产生高斯噪声用randn还是awgn

在MATLAB中产生高斯噪声可以使用randn函数或者awgn函数。randn函数是用于生成一个符合标准正态分布的随机数。通过调用randn函数并指定所需的噪声数据长度和均值、标准差等参数，可以产生符合高斯分布的噪声数据。

而awgn函数则是专门用于在信号数据上添加高斯噪声。通过调用awgn函数并输入原始信号数据和所需的信噪比（SNR）参数，可以实现在信号数据上添加一定程度的高斯噪声。

两者的区别在于，randn函数是用于生成高斯噪声数据，而awgn函数则是用于在信号数据上添加高斯噪声。如果需要生成一组符合高斯分布的噪声数据，可以使用randn函数；如果需要在信号数据上添加高斯噪声，可以使用awgn函数。

总之，根据具体的需求可以选择使用randn函数或者awgn函数来产生高斯噪声。