滤除高斯白噪声 matlab代码

你可以使用matlab中的`awgn`函数来添加高斯白噪声，然后通过滤波器将噪声滤除。下面是一个示例代码：

% 原始信号
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 生成包含两个频率成分的信号

% 添加高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
y = awgn(x, SNR, 'measured');

% 滤波处理
fc = 100; % 截止频率
[b,a] = butter(4, fc/(fs/2)); % 4阶低通滤波器设计
filtered_y = filtfilt(b, a, y); % 零相移滤波

% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(t,filtered_y);
title('滤除噪声后的信号');

上述代码中，首先生成了一个包含两个频率成分的原始信号。然后使用`awgn`函数添加高斯白噪声，其中SNR参数表示信噪比。最后使用`butter`函数设计了一个4阶低通滤波器，并使用`filtfilt`函数进行零相移滤波，得到滤除噪声后的信号。

相关问题

用小波变换滤除高斯白噪声MATLAB代码

可以使用以下代码来使用小波变换滤除高斯白噪声：

% 读入图像并添加高斯白噪声
I = imread('image.png');
I = double(I);
I = I + randn(size(I)) * 20;

% 使用小波变换滤波
[c, s] = wavedec2(I, 2, 'db1');  % 对图像进行小波分解
threshold = s(2,1) * 0.5;  % 设置阈值
c(abs(c) < threshold) = 0;  % 将低于阈值的系数置为 0
I2 = waverec2(c, s, 'db1');  % 将滤波后的系数重构为图像

% 显示原图像和滤波后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(uint8(I));
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(I2));
title('Filtered Image');

在这段代码中，`wavedec2` 函数用于对图像进行小波分解，第一个参数是图像本身，第二个参数是小波分解的层数，第三个参数是使用的小波函数的类型（这里使用的是 Daubechies 小波）。`waverec2` 函数则用于将小波分解后的系数重构为图像。

注意，小波变换是一种带阈值的非线性滤波方法，因此需要调整阈值以达到最佳的滤波效果。在这段代码中，我们使用了一种简单的方法，即将小波系数的绝对值低于一个阈值的系数置

匹配滤波去除高斯白噪声matlab

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用匹配滤波器去除高斯白噪声：

% 生成一个信号加上高斯白噪声
x = linspace(0, 10, 1000);
signal = sin(x);
noise = 0.1 * randn(size(signal));
x_noisy = signal + noise;

% 定义匹配滤波器
h = fliplr(signal);

% 进行卷积
y = conv(x_noisy, h, 'same');

% 绘制结果
subplot(2,1,1);
plot(x, x_noisy);
title('原始信号加高斯白噪声');
subplot(2,1,2);
plot(x, y);
title('使用匹配滤波去除高斯白噪声');

在这个示例中，我们首先生成一个正弦信号，并添加高斯白噪声。然后定义一个匹配滤波器，它是原始信号的反转。最后，我们使用卷积操作将匹配滤波器应用于带有噪声的信号，以去除噪声。绘制结果表明，使用匹配滤波器可以有效地去除高斯白噪声。