matlab如何造带限高斯白噪声

可以使用matlab中的函数awgn来生成带限高斯白噪声。具体步骤如下：

1. 生成高斯白噪声序列，可以使用randn函数。
2. 对生成的高斯白噪声序列进行低通滤波，以限制其频率范围。可以使用fir1函数生成滤波器系数，再使用filter函数进行滤波。

下面是一个示例代码：

% 生成带限高斯白噪声
fs = 1000; % 采样率
fpass = 100; % 通带截止频率
fstop = 200; % 阻带截止频率
Rp = 1; % 通带最大衰减
Rs = 60; % 阻带最小衰减

% 生成高斯白噪声
N = 10000; % 采样点数
x = randn(N, 1);

% 设计低通滤波器
Wp = fpass / (fs/2);
Ws = fstop / (fs/2);
[n, Wn] = buttord(Wp, Ws, Rp, Rs);
b = fir1(n, Wn);

% 进行滤波
y = filter(b, 1, x);

% 输出结果
plot(y);

相关问题

matlab生成带限的高斯白噪声

你可以使用MATLAB中的`awgn`函数来生成带限的高斯白噪声。该函数的语法如下：

y = awgn(x, snr, 'measured', 'db', 'l');

其中，`x`是原始信号，`snr`是信噪比，`'measured'`表示根据信号计算噪声功率，`'db'`表示信噪比以分贝为单位，`'l'`表示生成的噪声是带限的。

例如，以下代码生成带限为200 Hz的高斯白噪声：

fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间向量
x = sin(2*pi*100*t); % 原始信号，100 Hz正弦波
snr = 10; % 信噪比
y = awgn(x, snr, 'measured', 'db', 'l'); % 生成带限高斯白噪声

在上面的代码中，原始信号是一个100 Hz正弦波，信噪比为10 dB，生成的噪声是带限为200 Hz的高斯白噪声。

MATLAB添加二位高斯白噪声

### 回答1：
要在MATLAB中添加二维高斯白噪声，可以使用以下步骤：

1. 首先，使用 randn 函数生成一个具有指定大小的随机数矩阵，其中每个元素都是服从标准正态分布的随机数。例如，要生成一个 100x100 的矩阵，可以使用以下语句：

noise = randn(100, 100);

2. 然后，使用 imnoise 函数将此矩阵转换为具有指定均值和标准差的高斯白噪声。例如，要将噪声的均值设为 0，标准差设为 1，可以使用以下语句：

noise = imnoise(noise, 'gaussian', 0, 1);

3. 最后，将噪声添加到你想要添加噪声的图像中。例如，要将噪声添加到图像 img 中，可以使用以下语句：

img_with_noise = img + noise;

注意，你还可以使用 rand 函数生成其他类型的随机数矩阵，例如均匀分布的随机数或伪随机数。此外，imnoise 函数还支持其他类型的噪声，例如椒盐噪声或带噪声的指数分布。

### 回答2：
在MATLAB中添加二维高斯白噪声可以使用"imnoise"函数。首先，需要定义噪声的参数，例如均值、方差和噪声强度。然后，可以使用以下代码将噪声添加到图像中：

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 设置噪声参数
mean_value = 0; % 均值
variance = 0.1; % 方差
noise_strength = 0.1; % 噪声强度

% 生成高斯噪声
noise = noise_strength * randn(size(image)) + mean_value;

% 将噪声添加到图像中
noisy_image = im2double(image) + noise;

% 显示原始图像和带噪声的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(image);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(noisy_image);
title('带噪声的图像');

在上述代码中，首先使用"imread"函数读取待处理的图像。接下来，通过设置"mean_value"、"variance"和"noise_strength"的值来定义高斯噪声的参数。然后，使用"randn"函数生成与图像大小相同的高斯噪声。最后，将生成的高斯噪声添加到原始图像中，得到带噪声的图像。可以使用"imshow"函数显示原始图像和带噪声的图像。

请注意，"im2double"函数用于将图像转换为双精度数值，以便在添加噪声时计算得更准确。

### 回答3：
在MATLAB中，我们可以使用randn函数来添加二维高斯白噪声。

首先，我们需要创建一个二维高斯白噪声数据。可以使用randn函数生成一个具有指定大小的矩阵，该矩阵的元素服从均值为0，方差为1的正态分布。例如，要创建一个大小为MxN的二维高斯白噪声矩阵，可以使用如下代码：

noise = randn(M, N);

接下来，我们可以将生成的白噪声数据添加到我们的图像或信号中。假设我们有一个大小为P x Q的图像矩阵img，我们可以使用以下代码来添加高斯白噪声：

noisy_img = img + noise;

这将将白噪声与图像矩阵相加，生成一个新的混合图像矩阵noisy_img。

最后，我们可以使用imshow函数来显示添加了高斯白噪声的图像：

imshow(noisy_img);

这将显示混合图像，并允许我们评估添加噪声后的效果。

通过这种方法，我们可以在MATLAB中添加二维高斯白噪声到图像或信号中，并观察添加噪声后的效果。