matlab编程中如何给n方阵添加高斯白噪声，给出详细代码解析

在 MATLAB 中，可以使用以下代码给 n × n 方阵添加高斯白噪声：

n = 100; % 方阵的大小
sigma = 0.1; % 噪声的标准差

% 生成 n × n 的高斯白噪声
noise = sigma * randn(n);

% 生成 n × n 的随机方阵
A = rand(n);

% 将高斯白噪声添加到方阵中
B = A + noise;

上述代码中，首先定义了方阵的大小 `n` 和高斯白噪声的标准差 `sigma`。然后使用 `randn()` 函数生成一个大小为 `n × n` 的高斯分布随机矩阵 `noise`，并将其乘以 `sigma` 得到标准差为 `sigma` 的高斯白噪声。

接下来，使用 `rand()` 函数生成一个大小为 `n × n` 的随机矩阵 `A`，该矩阵表示原始方阵。最后，将高斯白噪声矩阵 `noise` 添加到原始方阵 `A` 中，得到带有高斯白噪声的方阵 `B`。

请注意，上述代码中使用了 MATLAB 内置的随机数生成函数 `rand()` 和 `randn()`。这些函数会生成在区间 [0,1) 内均匀分布的随机数和标准正态分布的随机数。如果需要生成特定分布的随机数，可以使用其他专门的函数或方法。

希望以上代码解析对你有所帮助！如果有任何疑问，请随时提出。

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matlab中给信号添加高斯白噪声

在MATLAB中，可以使用`awgn`函数来为信号添加高斯白噪声。例如，以下代码将一个正弦信号添加10dB的高斯白噪声：

t = 0:0.001:1; % 时间向量
f = 10; % 正弦信号频率
x = sin(2*pi*f*t); % 正弦信号
SNR = 10; % 信噪比为10dB
y = awgn(x, SNR, 'measured'); % 添加高斯白噪声

其中，`awgn`函数的第一个输入参数是原始信号，第二个输入参数是所需的信噪比（单位为dB），第三个输入参数`measured`表示使用已测量的信噪比来计算噪声功率。函数的输出参数`y`是添加了高斯白噪声的信号。

matlab 在信号中添加乘性高斯白噪声代码

以下是在 Matlab 中添加乘性高斯白噪声的代码：

% 生成原始信号
t = linspace(0, 1, 1000); % 时间序列
f = 5; % 信号频率
A = 1; % 信号幅值
x = A * sin(2*pi*f*t); % 正弦信号

% 添加乘性高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
N = length(x); % 信号长度
n = sqrt(A^2*N/(2*10^(SNR/10))) * randn(1, N); % 高斯白噪声
x_noisy = x .* n; % 乘性噪声信号

% 绘制信号图像
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x);
title('Original Signal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
subplot(2, 1, 2);
plot(t, x_noisy);
title('Signal with Multiplicative Gaussian White Noise');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

该代码首先生成一个频率为 5 Hz 的正弦信号，然后使用信噪比为 10 dB 的乘性高斯白噪声对信号进行了处理，最后绘制了原始信号和添加噪声后的信号图像。您可以根据需要调整信噪比、信号频率和信号长度等参数。