matlab零均值随机噪声

下面是一个用于零均值化的Matlab代码：

function [Z = zero_mean_normalize(X)
    % 计算输入矩阵的均值
    mean_X = mean(X(:));
    
    % 计算输入矩阵的标准差
    std_X = std(X(:));
    
    % 对输入矩阵进行零均值化
    Z = (X - mean_X) / std_X;
end

该代码通过计算输入矩阵的均值和标准差，将输入矩阵进行了零均值化处理。这个函数的输入参数是一个矩阵X，输出结果是经过零均值化处理的矩阵Z。在代码中，首先计算输入矩阵X的均值和标准差，然后对X进行零均值化处理，最后将结果保存在Z中并返回。这个函数可以用于图像处理等领域中对数据的预处理。

相关问题

matlab加零均值高斯噪声

在Matlab中加入零均值高斯噪声可以使用randn函数。具体步骤如下：

1. 定义噪声强度sigma和信号x，例如：

sigma = 0.1;  
x = randn(1,100); % 生成长度为100的随机信号

2. 生成零均值高斯噪声n：

n = sigma * randn(1,100); % 生成长度为100的零均值高斯噪声

3. 将噪声加到信号中：

y = x + n; % 得到加噪后的信号

注意：sigma表示噪声的强度，可以根据需要调整大小；randn函数生成的是均值为0，方差为1的标准正态分布随机数，需要乘以sigma才能得到指定方差的高斯噪声。

matlab生成零均值白噪声

生成零均值白噪声的方法是使用Matlab中的randn函数。randn函数会生成均值为0，方差为1的高斯随机序列，也就是白噪声序列。您可以使用以下代码生成零均值白噪声：

noise = randn(1, Number);

其中，Number是指生成的随机序列的长度。您可以根据需要调整Number的值来生成不同长度的白噪声序列。