matlab 如何给深度学习模型添加高斯白噪声

在MATLAB中，给深度学习模型添加高斯白噪声通常是在训练数据预处理阶段进行，目的是为了增强模型的鲁棒性和泛化能力。高斯白噪声是一种随机噪声，其特征是各个频域分量都是独立同分布的正态分布。以下是基本步骤：

1. **生成随机噪声**：
使用`randn`函数生成一组均值为0、方差为σ^2（可以根据需要自定）的标准正态分布的噪声矩阵。例如，如果你想要创建一个占总信号大小10%的高斯白噪声，可以这样做：

   noise_level = 0.1; % 百分数表示的噪声强度
   sigma = noise_level * max(data); % 计算标准差
   noise = sigma * randn(size(input_data));

`input_data`是你的原始数据，`noise`就是添加了噪声的新数据。

2. **叠加噪声到数据上**：
将噪声与原始数据相加，得到添加噪声后的数据：

   noisy_data = input_data + noise;

3. **检查和调整**：
可能需要查看添加噪声后的图像或数据点，确认噪声是否满足你的需求。如果噪声过大或过小，可以调整`sigma`或`noise_level`。

4. **模型训练**：
现在你可以用`noisy_data`代替`input_data`进行模型的训练。

记住，在实际应用中，你可能还会选择对每个样本分别添加噪声，而不是一次性对整个数据集操作。