matlab加零均值高斯噪声
时间: 2023-07-13 17:30:11 浏览: 91
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。
相关问题
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:
```matlab
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。
matlab均值滤波去除高斯噪声
在Matlab中,可以使用以下代码进行均值滤波去除高斯噪声:
```matlab
% 生成高斯噪声图像
I = im2double(imread('lena.png')); % 读取图像
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01); % 添加高斯噪声,标准差为0.01
% 均值滤波
K = imfilter(J,fspecial('average',[3 3])); % 3x3均值滤波
% 显示图像
figure;
subplot(1,3,1); imshow(I); title('原始图像');
subplot(1,3,2); imshow(J); title('添加高斯噪声后的图像');
subplot(1,3,3); imshow(K); title('去噪后的图像');
```
在上述代码中,使用了 `imnoise` 函数生成高斯噪声图像,标准差为0.01。然后使用 `imfilter` 函数进行3x3的均值滤波。最后,使用 `subplot` 和 `imshow` 函数将原始图像、添加噪声后的图像、去噪后的图像显示在同一个窗口中。
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