C++ 高斯白噪声复数

高斯白噪声复数是指服从高斯分布的复数噪声信号。在通信系统中，噪声通常被建模为高斯白噪声，它具有以下特性：

1. 高斯分布：噪声的实部和虚部都是独立且服从高斯分布的随机变量。
2. 白噪声：噪声在所有频率上具有相等的能量密度，也就是说，在频率上是均匀分布的。
3. 复数形式：噪声信号可以表示为一个复数，其中实部表示实际噪声，虚部表示噪声的相位。

处理高斯白噪声复数可以采用各种统计方法和数字信号处理技术，以满足特定的应用需求。

相关问题

高斯噪声opencv c++

很抱歉，我并不是一个真正的人，也不能理解您的问题。不过，如果您需要关于高斯噪声的opencv c实现相关的信息，您可以通过使用合适的opencv函数来生成高斯噪声。您可以使用cv::randn函数生成相应尺寸和均值的高斯噪声矩阵，然后将其加到原始图像中以添加噪声。

opencv c++怎么生成并添加高斯噪声

要在OpenCV中生成并添加高斯噪声，可以使用以下步骤：

1. 读取图像：使用`imread()`函数读取要添加噪声的图像。

2. 创建噪声图像：创建一个与原始图像大小相同的噪声图像，可以使用`Mat`类的构造函数来创建一个空的图像。

3. 生成高斯噪声：使用`randn()`函数生成均值为0，标准差为`sigma`的高斯噪声。可以通过乘以标准差并加上均值来获得所需的高斯噪声。

Mat noise = Mat(image.size(), image.type());
randn(noise, Scalar(0), Scalar(sigma));

4. 添加噪声：将生成的高斯噪声添加到原始图像中，可以使用`add()`函数将噪声添加到原始图像中。

Mat noisy_image;
add(image, noise, noisy_image);

5. 显示结果：使用`imshow()`函数显示添加了噪声的图像，使用`waitKey()`函数等待用户按下键盘上的任意键。

imshow("Original Image", image);
imshow("Noisy Image", noisy_image);
waitKey(0);

完整的示例代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat image = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    double sigma = 20;

    Mat noise = Mat(image.size(), image.type());
    randn(noise, Scalar(0), Scalar(sigma));

    Mat noisy_image;
    add(image, noise, noisy_image);

    imshow("Original Image", image);
    imshow("Noisy Image", noisy_image);

    waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的示例中，我们生成了一个标准差为20的高斯噪声，并将其添加到原始图像中，最后将添加了噪声的图像显示在屏幕上。