matlab添加高斯白噪声

您可以使用matlab中的`imnoise`函数来添加高斯白噪声。下面是一个示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 添加高斯白噪声
noise_var = 0.01; % 噪声方差
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, noise_var);

% 显示原始图像和添加噪声后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(noisy_img);
title('Noisy Image');

在上述代码中，`imnoise`函数的第二个参数设置为`'gaussian'`，表示添加高斯白噪声。第三个参数为0，表示噪声均值为0。第四个参数`noise_var`表示噪声方差，值越大，添加的噪声越强。

相关问题

matlab中加入高斯白噪声

在Matlab中，可以使用wgn函数和awgn函数来在信号中加入高斯白噪声。

1. wgn函数：该函数用于产生高斯白噪声。语法为：
y = wgn(m,n,p)
其中，m和n分别表示噪声矩阵的行数和列数，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。

2. awgn函数：该函数用于在信号中加入高斯白噪声。语法为：
y = awgn(x,SNR)
其中，x表示输入信号，SNR表示信噪比，以dB为单位。如果x是复数，函数将添加复数噪声。

举例来说，如果要在一个长度为1001的信号x中加入信噪比为2dB的高斯白噪声，可以使用以下代码：
x = wgn(1,1001,2);
y = awgn(x,2);

这样，变量y就是在信号x中加入了信噪比为2dB的高斯白噪声后的结果。

MATLAB添加高斯白噪声代码

### 回答1：
要在MATLAB中添加高斯白噪声，您可以使用以下代码：

% 定义信号
x = randn(1,100);

% 定义噪声参数
mean = 0; % 噪声的均值
variance = 0.1; % 噪声的方差

% 生成高斯白噪声
noise = sqrt(variance) * randn(1,100) + mean;

% 将噪声添加到信号中
y = x + noise;

这段代码会生成一个均值为0，方差为0.1的高斯白噪声，然后将它添加到随机生成的信号`x`中。噪声的均值和方差可以根据您的需要调整。

需要注意的是，这段代码仅生成一维的高斯白噪声。如果您需要生成二维或三维的高斯白噪声，可以使用与此类似的方法来生成。

### 回答2：
添加高斯白噪声代码可以通过在MATLAB中使用randn函数来实现。randn函数可以生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数，将这些随机数乘以一个标准差值即可得到符合特定均值和方差的高斯噪声。
下面是一个示例代码，其中添加了高斯白噪声到一个信号上：

% 生成信号
t = 0:0.01:1; % 时间范围是0到1秒，步长为0.01秒
f = 10; % 信号的频率为10Hz
signal = sin(2*pi*f*t); % 生成一个正弦信号

% 添加高斯白噪声
mean = 0; % 噪声的均值为0
std_dev = 0.1; % 噪声的标准差为0.1
noise = std_dev * randn(size(t)); % 生成高斯噪声
signal_with_noise = signal + noise; % 将噪声加到信号中

% 绘制信号和带噪声的信号
figure
subplot(2,1,1) % 创建画图窗口的第一个子图
plot(t, signal)
title('原始信号')
xlabel('时间')
ylabel('信号值')

subplot(2,1,2) % 创建画图窗口的第二个子图
plot(t, signal_with_noise)
title('添加高斯噪声后的信号')
xlabel('时间')
ylabel('信号值')

在上述代码中，我们首先生成一个频率为10Hz的正弦信号，然后使用randn函数生成相同长度的高斯噪声，并指定均值为0和标准差为0.1。最后将噪声加到信号上并绘制出来。

希望能对你有所帮助！

### 回答3：
在MATLAB中添加高斯白噪声可以使用randn函数来实现。下面是一段示例代码：

% 原始信号
t = 0:0.01:1; % 时间范围
f = 5; % 信号频率
s = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号

% 添加高斯白噪声
SNR_dB = 10; % 信噪比（单位：dB）
snr = 10^(SNR_dB/10); % 将信噪比转换为线性值
noise = sqrt(1/snr) * randn(size(s)); % 生成服从标准正态分布的噪声
x = s + noise; % 添加噪声

% 绘制图形
subplot(2,1,1);
plot(t, s);
title('原始信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');

subplot(2,1,2);
plot(t, x);
title('添加高斯白噪声后的信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');

以上代码首先生成了一个正弦信号s，并设定了时间范围和频率。
然后通过指定信噪比（SNR_dB），计算噪声的标准差，使用randn函数生成服从标准正态分布的噪声，最后将噪声叠加到原始信号上得到添加噪声后的信号x。
最后，使用subplot函数绘制了原始信号和添加噪声后的信号的图形。