正常化高斯噪声matlab

在MATLAB中，正常化高斯噪声通常意味着将随机生成的高斯分布数据缩放到特定的范围，比如0到1之间，以便于处理。高斯噪声是一种常见的模拟现实世界信号随机性的数学模型。

以下是基本步骤：

1. **生成高斯噪声**：首先，使用`randn`函数生成一组标准正态分布的随机数，它会返回指定大小的矩阵，其中元素服从标准正态分布（平均值0，方差1）。

% 定义噪声的维度
noise_dim = [height width];
% 生成高斯噪声
gaussian_noise = randn(noise_dim);

2. **设定噪声的均值和方差**：如果你想要调整噪声的特性，可以对其加减某个值来改变均值，乘以一个值来改变方差。

% 设定新的均值和方差
mean_value = 0; % 非零值用于偏移均值
variance = 1; % 非1值用于改变方差
gaussian_noise = (gaussian_noise - mean_value) / sqrt(variance); % 对噪声进行标准化

3. **归一化到[0,1]**：如果需要将数值映射到0到1之间，可以使用最小值和最大值进行线性变换：

% 获取噪声矩阵的最大值和最小值
min_val = min(gaussian_noise(:));
max_val = max(gaussian_noise(:));

% 归一化
normalized_noise = (gaussian_noise - min_val) / (max_val - min_val);