高斯相关噪声怎么用matlab构造
时间: 2023-07-05 15:13:03 浏览: 51
高斯相关噪声(Gaussian correlated noise)可以通过Matlab中的函数`imnoise`来构造。具体步骤如下:
1. 首先,创建一个大小为`[M, N]`的方阵,其中`M`和`N`是您需要添加噪声的图像的宽度和高度。可以使用`zeros`函数创建一个全零方阵,如下所示:
```
img = zeros(M, N);
```
2. 接下来,您需要使用`imnoise`函数来向图像中添加高斯噪声。该函数的语法如下:
```
J = imnoise(I, 'gaussian', mean, variance)
```
其中,`I`是输入图像,`mean`是噪声的均值,`variance`是噪声的方差。例如,以下代码将向大小为`[M, N]`的图像中添加均值为`0`、方差为`0.01`的高斯噪声:
```
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
```
3. 如果您需要添加相关噪声,可以使用`imnoise`函数的另一种语法形式。例如,以下代码将向图像中添加具有相关系数为`0.5`的高斯噪声:
```
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01, 0.5);
```
这将创建一个具有均值为`0`,方差为`0.01`,相关系数为`0.5`的高斯噪声图像。
需要注意的是,以上代码中的方差值和相关系数值都需要根据您的具体应用进行调整。
相关问题
matlab构造高斯白噪声
可以使用matlab中的randn函数来构造高斯白噪声。例如,可以使用以下代码生成一个均值为,方差为1的高斯白噪声序列:
n = 100; % 生成100个样本
noise = randn(n, 1); % 生成高斯白噪声序列
plot(noise); % 绘制噪声序列的图像
产生分数阶高斯噪声fgn的matlab代码
产生分数阶高斯噪声(Fractional Gaussian Noise, FGN)可以使用构造分数阶累积随机过程(Fractional Accumulated Random Process, FARP)的方法。
首先,我们需要生成一个高斯白噪声序列,可以使用Matlab的randn函数生成一个均值为0、方差为1的高斯白噪声序列。假设噪声的长度为N。
然后,通过累积随机过程的方法来产生分数阶高斯噪声。我们可以使用下述的Matlab代码来实现:
```matlab
function fgn = generateFGN(H, N)
% H为分数阶参数,N为噪声序列的长度
% 生成均值为0、方差为1的高斯白噪声序列
whiteNoise = randn(N, 1);
% 对噪声序列进行累积运算
accumulatedNoise = cumsum(whiteNoise);
% 计算分数阶高斯噪声
fgn = accumulatedNoise(N) - (1:N)'.^H .* accumulatedNoise;
end
```
在这段代码中,函数`generateFGN`接受两个参数:分数阶参数H和噪声序列的长度N。它首先生成一个长度为N的高斯白噪声序列`whiteNoise`,然后对该序列进行累积运算得到`accumulatedNoise`。最后,根据分数阶高斯噪声的定义,计算出最终的分数阶高斯噪声序列`fgn`。
使用该代码可以生成指定长度和分数阶参数的分数阶高斯噪声。例如,可以通过调用`generateFGN(0.75, 1000)`来生成一个分数阶参数为0.75、长度为1000的分数阶高斯噪声序列。