matlab加高斯白噪声

可以使用`randn`函数生成高斯白噪声，并与信号相加。例如，以下代码将一个长度为100的正弦信号加上均值为0、方差为1的高斯白噪声：

t = 0:0.1:10; % 时间向量
x = sin(t);   % 正弦信号
noise = randn(size(x)); % 高斯白噪声
y = x + noise; % 添加噪声
plot(t, y);

其中，`randn`函数生成一个与信号`x`同样大小的高斯分布随机数向量，其均值为0，方差为1。`y`为加噪后的信号，可以使用`plot`函数进行绘制。

相关问题

matlab构造高斯白噪声

可以使用matlab中的randn函数来构造高斯白噪声。例如，可以使用以下代码生成一个均值为，方差为1的高斯白噪声序列：

n = 100; % 生成100个样本
noise = randn(n, 1); % 生成高斯白噪声序列
plot(noise); % 绘制噪声序列的图像

matlab叠加高斯白噪声

可以使用Matlab中的`imnoise`函数来叠加高斯白噪声。具体步骤如下：

1. 读取图像：使用`imread`函数读取需要添加噪声的图像。
2. 添加高斯白噪声：使用`imnoise`函数，将读取的图像添加高斯白噪声。例如，可以使用以下代码添加标准差为0.05的高斯白噪声：

   noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.05);

其中，`img`为读取的图像，`'gaussian'`表示添加高斯噪声，`0`表示均值为0，`0.05`表示标准差为0.05。

3. 显示图像：使用`imshow`函数显示添加噪声后的图像。