请用MATLAB语言编写一段高斯白噪声的代码

用 MATLAB 语言编写一段高斯白噪声的代码：n = 1000; % 定义白噪声序列长度
mu = 0; % 定义高斯噪声的均值
sigma = 1; % 定义高斯噪声的标准差
x = sigma*randn(1,n) + mu; % 生成高斯白噪声序列

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用matlab语言写一段调频连续波雷达测距测速的代码

### 回答1：
以下是使用 MATLAB 语言编写的调频连续波雷达测距测速的代码：

% 设置雷达参数
fc = 10e9; % 雷达中心频率
B = 10e6; % 调频带宽
T = 50e-6; % 脉冲宽度
fs = 100e6; % 采样率
c = 3e8; % 光速

% 生成调频信号
t = :1/fs:T-1/fs; % 生成时间序列
f = fc - B/2; % 起始频率
f1 = fc + B/2; % 终止频率
s = exp(1j*2*pi*(f*t + (B/(2*T))*t.^2)); % 生成调频信号

% 生成接收信号
R = 100; % 目标距离
v = 100; % 目标速度
tau = 2*R/c; % 往返时间
fd = 2*v/fc; % 多普勒频移
n = length(t); % 采样点数
t_r = t + tau; % 接收时间序列
s_r = exp(1j*2*pi*(f*t_r + (B/(2*T))*t_r.^2 + fd*t_r)); % 生成接收信号

% 加入高斯白噪声
SNR = 20; % 信噪比
sigma = sqrt(1/(2*SNR)); % 噪声标准差
noise = sigma*(randn(1,n) + 1j*randn(1,n)); % 生成高斯白噪声
s_r = s_r + noise; % 加入噪声

% 信号处理
f = linspace(-fs/2,fs/2,n); % 生成频率序列
S = fftshift(fft(s)); % 调频信号的频谱
S_r = fftshift(fft(s_r)); % 接收信号的频谱
H = S_r./S; % 传输函数
H(abs(H)<.1) = ; % 去除低于阈值的干扰
h = ifft(ifftshift(H)); % 传输函数的时域表示
r = conv(s_r,h,'same'); % 目标回波信号
R = abs(r); % 目标回波信号的幅度
[~,I] = max(R); % 最大值位置
range = c*(t(I) + tau/2); % 目标距离
velocity = c*fd/(2*B); % 目标速度

% 显示结果
disp(['目标距离为：',num2str(range),'米']);
disp(['目标速度为：',num2str(velocity),'米/秒']);

### 回答2：
调频连续波雷达（FM-CW雷达）是一种常见的雷达系统，可以用于测距和测速。以下是一个使用MATLAB语言编写的简单示例代码：

% 设定参数
Fs = 100e6; % 采样频率
T = 1e-3; % 雷达周期
f1 = 100e6; % 起始频率
f2 = 200e6; % 终止频率
c = 3e8; % 光速

% 生成调频信号
t = 0:1/Fs:T-1/Fs; % 时间向量
S = chirp(t, f1, T, f2, 'linear', -90); % 产生线性调频信号

% 设置目标参数
target_distance = 100; % 目标距离（m）
target_velocity = 10; % 目标速度（m/s）

% 计算接收信号
td = 2 * target_distance / c; % 目标的往返时间
fd = 2 * target_velocity * (f2 - f1) / c; % 目标的多普勒频移
rx_signal = S .* exp(1j * 2 * pi * (f1 * t + (f2 - f1) / T / 2 * t.^2)); % 产生接收信号

% 添加噪声
snr = 20; % 信噪比（dB）
rx_signal = awgn(rx_signal, snr, 'measured');

% 对接收信号进行处理
% ...

% 进行距离和速度估计
% ...

% 显示结果
% ...

以上代码只是一个简单的示例，实际的FM-CW雷达系统需要进行更多的信号处理和算法设计来实现准确的距离和速度估计。这段代码中，我们首先设置了一些参数，例如采样频率、雷达周期以及起始频率和终止频率。然后，使用`chirp`函数生成了一个线性调频信号。接下来，我们设置了目标的距离和速度，并根据它们计算了目标的往返时间和多普勒频移。然后，我们通过调制接收信号的相位和幅度模拟了目标的回波信号。最后，我们可以对接收信号进行一系列的信号处理和算法实现距离和速度的估计，并将结果显示出来。

请注意，FM-CW雷达系统是一个较为复杂的系统，实际应用中需要根据具体的需求设计和优化算法。以上代码只是一个简单的示例，仅供参考。

### 回答3：
调频连续波雷达（FMCW）是一种常用的雷达测距测速技术。通过调节雷达的频率使其连续地变化，通过检测发射的信号与接收的回波之间的频率差来计算目标物体的距离。以下是使用MATLAB语言编写FMCW雷达测距测速代码的一个简单示例：

clc; clear all; close all;

% 参数设置
fs = 200e3; % 采样频率
fc = 10e9; % 载频频率
T = 10e-3; % 发射信号的持续时间
tau = 5e-3; % 两个回波之间的时间差
bw = 5e6; % 调频信号的带宽

% 生成调频信号
t = 0:1/fs:T-1/fs;
s = cos(2*pi*(fc*t+0.5*bw*t.^2));

% 目标物的速度
v_target = 20; % 目标物的速度为20m/s

% 生成回波信号
t_delay = 2*tau; % 回波信号的时间延迟
s_delay = cos(2*pi*(fc*(t-t_delay)+0.5*bw*(t-t_delay).^2));

% 接收信号
r = s + s_delay;

% 调频信号和接收信号的相关性计算
N = length(r);
R = fft(r);
S = fft(s, N);
C = ifft(S.*conj(R));
C = fftshift(C);

% 计算目标物的距离和速度
d = (0:length(C)-1)*fs/(2*bw*length(C))*3e8/2;
v = fs/(2*bw)*angle(C);

% 绘制距离和速度的图像
figure;
subplot(2,1,1);
plot(d, abs(C));
xlabel('距离 (m)');
ylabel('强度');
title('距离');
subplot(2,1,2);
plot(v, abs(C));
xlabel('速度 (m/s)');
ylabel('强度');
title('速度');

这段代码通过生成调频信号和回波信号，并计算它们的相关性，进而得到目标物体的距离和速度信息。代码最后绘制了距离和速度的图像，帮助人们直观地理解和分析测量结果。注意，此处代码仅为示例，实际使用时需要根据具体的系统参数进行调整和优化。

用matlab编写一段代码，利用一个低通模板对一幅有噪图象（GAUSS白噪声）进行滤波（原图像可选lena.bmp、saturn.tif、pout.tif等），检验两种滤波模板（分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板:3×5中值滤波器）对噪声的滤波效果。

好的，以下是MATLAB代码，实现了您所要求的功能：

% 载入图像
img = imread('lena.bmp'); % 也可以选择其他图片
imshow(img);
title('原图');

% 添加高斯白噪声
noise_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
figure;
imshow(noise_img);
title('加噪图');

% 定义滤波器
avg_filter = fspecial('average', [5, 5]);
median_filter = fspecial('median', [3, 5]);

% 应用滤波器
avg_filtered_img = imfilter(noise_img, avg_filter);
median_filtered_img = imfilter(noise_img, median_filter);

% 显示滤波后的图像
figure;
imshow(avg_filtered_img);
title('线性邻域平均滤波');

figure;
imshow(median_filtered_img);
title('非线性中值滤波');

% 计算图像质量评估指标
psnr_avg = psnr(avg_filtered_img, img);
ssim_avg = ssim(avg_filtered_img, img);
psnr_median = psnr(median_filtered_img, img);
ssim_median = ssim(median_filtered_img, img);

% 输出结果
fprintf('线性邻域平均滤波的PSNR值为%.2f，SSIM值为%.4f\n', psnr_avg, ssim_avg);
fprintf('非线性中值滤波的PSNR值为%.2f，SSIM值为%.4f\n', psnr_median, ssim_median);

注意：这段代码假设源图像是灰度图像，而不是彩色图像。如果您选择的是彩色图像，则需要将其转换为灰度图像。