请编写一段非高斯分布的噪声用matlab

以下是一个示例代码，用于生成非高斯分布的噪声（非高斯噪声）：

% 设置参数
n = 1000; % 噪声长度
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差

% 生成高斯分布噪声
gaussian_noise = randn(1, n) * sigma + mu;

% 生成非高斯分布噪声
non_gaussian_noise = sign(gaussian_noise) .* abs(gaussian_noise) .^ (1/3);

% 绘制噪声图形
figure;
subplot(2, 1, 1);
hist(gaussian_noise, 50);
title('高斯分布噪声');
subplot(2, 1, 2);
hist(non_gaussian_noise, 50);
title('非高斯分布噪声');

在上述代码中，首先设置了噪声的长度 `n`、均值 `mu` 和标准差 `sigma`。

然后，使用 `randn` 函数生成一个长度为 `n` 的高斯分布噪声，并通过乘以标准差 `sigma` 并加上均值 `mu` 进行调整。

接下来，通过对高斯分布噪声进行幅度变换，将其转化为非高斯分布噪声。在这个例子中，使用了幅度变换函数 `sign` 和 `abs` 对高斯分布噪声进行处理，其中 `sign` 函数返回输入的符号（1表示正数，-1表示负数），`abs` 函数计算输入的绝对值。

最后，通过绘制直方图来可视化生成的高斯分布噪声和非高斯分布噪声。

相关问题

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

使用边界保持类平滑滤波器，编写一段matlab程序，对含噪声（高斯噪声或椒盐噪声）图像进行去噪，并显示去噪前后的图像。

以下是一个简单的 MATLAB 程序，使用边界保持类平滑滤波器对含噪声的图像进行去噪。程序包括以下步骤：

1. 读取图像并显示原始图像。
2. 添加高斯噪声或椒盐噪声到图像中。
3. 使用边界保持类平滑滤波器对含噪声的图像进行去噪。
4. 显示去噪后的图像。

% 读取图像并显示原始图像
img = imread('lena.png');
figure, imshow(img), title('Original Image');

% 添加高斯噪声或椒盐噪声到图像中
noisy_img = imnoise(img, 'salt & pepper', 0.05);
%noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0.05);
figure, imshow(noisy_img), title('Noisy Image');

% 使用边界保持类平滑滤波器对含噪声的图像进行去噪
filtered_img = bfilter2(noisy_img, 5, [3 0.1]);
% 5表示滤波器大小，[3 0.1]表示梯度的平均值和标准差

% 显示去噪后的图像
figure, imshow(filtered_img), title('Filtered Image');

注意：在使用此程序时，请将 `lena.png` 替换为您要处理的图像文件名，并根据需要更改噪声类型和参数。