如何用matlab产生一个多次叠加的含高斯噪声的正的简介

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话题:如何用matlab产生一个多次叠加的含高斯噪声的正弦波信号?问题详情:需要叠加一个50hz,一个100hz,一个150hz,一个200hz,一个回答:clear;clc;N=1000;Fs=1000;t=0:(1/Fs):(N-1)*(1/Fs);f=[50100150200250];s=zeros(1,N);fori=1:length(f)s=s+sin(2*pi*f(i)*t);e。

小知识:如何用matlab产生一个多次叠加的含高斯噪声的正

如何用matlab产生一个多次叠加的含高斯噪声的正

时间:2016-03-14 19:09    来源: 我爱IT技术网    编辑:佚名

话题:如何 用matlab产生一个多次叠加的含高斯 噪声的正弦波信号

问题详情:需要叠加一个50hz,一个100hz,一个150hz,一个200hz,一个

回答:clear;clc;N=1000;Fs=1000;t=0:(1/Fs):(N-1)*(1/Fs);f=[50 100 150 200 250];s=zeros(1,N);for i=1:length(f) s=s+sin(2*pi*f(i)*t);endnoise=0.1*randn(1,N);r=s+noise;plot(t,r);

话题:matlab信号高斯白噪

问题详情:各位大神 如何 给一个 信号高斯白噪声 我要做去噪 现在要先生成

回答:一般是这样的如果一个 信号为x (向量),产生一个均值为0,方差为a的高斯白噪声,noise=a*randn(size(x));则噪声信号为y=x + noise;

参考回答:给信号x加白噪声:y=awgn(x,SNR);函数

话题:matlab 如何给图像叠加 1.5%的高斯 噪声?很多文献上都这么

回答:Image=imread(Image,'bmp');%读个图if isrgb(Image) Image=rgb2gray(Image);%保证你的图是灰阶的endblurring=imnoise(Image,'gaussian',MEAN,VARIANCE);%引号里面可以选不同种类的噪声,MEAN均值,VARIANCE方差

话题:请问如何MATLAB里在一个 信号曲线上加上1到3个高斯白噪

回答:MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数 MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN。WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。 1. WGN:产生高斯白噪声 y=wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度。 y=wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 y=wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。 在数值变量后还可附加一些标志性参数: y=wgn(,POWERTYPE) 指定p的单位。POWERTYPE可以是'dBW', 'dBm'或'linear'。线性强度(linear power)以瓦特(Watt)为单位。 y=wgn(,OUTPUTTYPE) 指

话题:我想问一下:怎么用matlab编写函数对图像进行高斯滤波以去

问题详情:我现在想用matlab编函数,用高斯滤波器,对图像去除噪声?大侠

回答:2. 噪声及其噪声的 Matlab 实现 imnoise 函数格式:J=imnoise(I,type) J=imnoise(I,type,parameter)说明:J=imnoise(I,type) 返回对图像 I 添加典型噪声后的有噪图像 J ,参数 type 和 parameter 用于确定噪声的类型和相应的参数。加权领域平均算法来进行滤波处理由实验我们可以看出,一般的滤波器在对图像进行噪声滤除的同时对图像中的细节部分有不同程度的破坏,都不能达到理想的效果。但是采用加权的邻域平均算法对图像进行噪声滤除, 不仅能够有效地平滑噪声, 还能够锐化模糊图像的边缘。 加权的邻域平均算法的基本思想是: 在一个邻域内, 除了可以利用灰度均值外, 灰度的上偏差和下偏差也能够提供某些 部 。算法的计算

话题:谁有复何求积公式和高斯求积公式在matlab中实现的 码

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回答:2. 噪声及其噪声的 Matlab 实现 imnoise 函数格式:J=imnoise(I,type) J=imnoise(I,type,parameter)说明:J=imnoise(I,type) 返回对图像 I 添加典型噪声后的有噪图像 J ,参数 type 和 parameter 用于确定噪声的类型和相应的参数。加权领域平均算法来进行滤波处理由实验我们可以看出,一般的滤波器在对图像进行噪声滤除的同时对图像中的细节部分有不同程度的破坏,都不能达到理想的效果。但是采用加权的邻域平均算法对图像进行噪声滤除, 不仅能够有效地平滑噪声, 还能够锐化模糊图像的边缘。 加权的邻域平均算法的基本思想是: 在一个邻域内, 除了可以利用灰度均值外, 灰度的上偏差和下偏差也能够提供某些 部 。算法的计算

参考回答:function I=IntGauss(f,a,b,n,AK,XK)if(nlt;5 amp;amp; nargin==4) AK=0; XK=0;else XK1=((b-a)/2)*XK+((a+b)/2); I

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