matlab中的高斯白噪声

高斯白噪声是一种常见的信号模型，它在通信系统和信号处理中经常被使用。在Matlab中，可以使用awgn函数来模拟高斯白噪声信道。该函数可以添加指定信噪比（SNR）的高斯白噪声到输入信号中。以下是awgn函数的几种用法：

1. awgn(x,snr)：将信号x添加指定信噪比（SNR）的高斯白噪声。

2. awgn(x,snr,sigpower)：将信号x添加指定信噪比（SNR）和信号功率sigpower的高斯白噪声。

3. awgn(x,snr,'measured')：将信号x添加指定信噪比（SNR）的高斯白噪声，信号功率由x的功率计算得出。

4. awgn(x,snr,…,state)：将信号x添加指定信噪比（SNR）的高斯白噪声，state是一个随机数生成器的状态。

5. randn函数：生成一个均值为0，方差为1的高斯白噪声序列。

在Matlab中，可以使用以上函数来模拟高斯白噪声信道，并进行相应的仿真验证。例如，可以使用awgn函数来模拟正交相移键控（QPSK）调制的基带数字通信系统，并通过AWGN信号的误符号率（SER）和误比特率（BER）进行仿真验证。具体实现可以参考引用中的Matlab代码示例。

相关问题

matlab去除高斯白噪声

你可以使用MATLAB中的wiener2函数来去除高斯白噪声。该函数基于维纳滤波器，可以根据噪声的方差以及图像细节的方差来自适应地调整滤波器的参数。使用该函数时，你需要将含有高斯白噪声的图像作为输入参数，并设置滤波器的邻域大小。例如：

清晰图像 = wiener2(含有白噪声的图像, [m n]);

其中，[m n]指定了滤波器的邻域大小。你可以根据实际情况来调整该参数的值。

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。