乘性噪声变成加性噪声matlab代码（matlab加入乘性噪声）

本篇文章给大家谈谈乘性噪声变成加性噪声matlab代码，以及matlab加入乘性噪声对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、怎么用matlab给声音加入噪音？
• 2、怎样用matlab实现加入高斯噪声、椒盐噪声、脉冲噪声和乘性噪声，然后采取合适的滤波器进行去噪处理~~~~
• 3、这是一段噪声产生的matlab代码，求高手指点每一条指令的意思
• 4、matlab中如何在正弦信号*高斯噪声中滤出正弦波
• 5、怎样用matlab给一维图像添加噪声

怎么用matlab给声音加入噪音？

在matlab中无论是wgn还是awgn函数，实质都是由randn函数产生的噪声。即，wgn函数中调用了randn函数，而awgn函数中调用了wgn函数。

根据awgn的实现代码可以知道“向已知信号添加某个信噪比（SNR）的高斯白噪声”,

即：awgn(x,snr,’measured’,'linear’)，命令的作用是对原信号x添加信噪比（比值）为SNR的噪声，在添加之前先估计信号x的强度。

直接对原始信号添加噪声：

y=x+rand(length(x),1)

y=x+randn(length(x),1)）

怎样用matlab实现加入高斯噪声、椒盐噪声、脉冲噪声和乘性噪声，然后采取合适的滤波器进行去噪处理~~~~

可以使用下面这个函数添加噪声

imnoise

滤波的方法请查看参考资料

J = IMNOISE(I,TYPE,...) Add noise of a given TYPE to the intensity image

I. TYPE is a string that can have one of these values:

'gaussian' Gaussian white noise with constant

mean and variance

'localvar' Zero-mean Gaussian white noise

with an intensity-dependent variance

'poisson' Poisson noise

'salt pepper' "On and Off" pixels

'speckle' Multiplicative noise

Depending on TYPE, you can specify additional parameters to IMNOISE. All

numerical parameters are normalized; they correspond to operations with

images with intensities ranging from 0 to 1.

更详细的可以查看帮助

祝你学习愉快！

这是一段噪声产生的matlab代码，求高手指点每一条指令的意思

1，定义lambdal=0.4

2，采样频率10的7次方，就是1千万，意思就是一秒采样1千万个数

3，定义t1是千分之一秒

4，n1就是在1秒采样一千万个数的情况下采样千分之一秒，即1万个数

5，让产生随机数的函数变为初始状态

6，带%表示注释，不运行

7，产生一个24行，每行1万个随机数

8，定义x是以2为底，这个24行矩阵的对数减去0.4的直流信号。

matlab中如何在正弦信号*高斯噪声中滤出正弦波

y2=n.*sin(2*3.14*x) , y2不是加性噪声，是乘性噪声。

基本思路是先转为加性噪声，然后低通或带通滤波。

怎样用matlab给一维图像添加噪声

首先图像最少是二维的，图像有是有长宽两个属性组成的矩阵。一维信号是向量.

MATLAB 给图像添加噪声的命令为

imnoise

该函数的基本语法为：

g=imnoise(f,type,parameters)

f为是输入图像。函数imnoise在给图像添加噪声之前，将它转换为范围[0,1]内的double类图像。指定噪声参数时必须考虑到这一点。

g=imnoise(f,'gaussian',m,var)将均值M,方差为var的高斯噪声加到图像f上，默认值为均值是0，方差是0.01的噪声。

g=imnoise（f,'localvar',V)将均值为0，局部方差为V的高斯噪声添加到图像f上，其中V是与f大小相同的一个数组，它包含了每一个点的理想方差值。

g=imnoise(f,'localvar',image_intensity,var)将

均值为0的高斯噪声添加到图像f中，其中噪声的局部方差var是图像f的亮度值的函数。参量image_intensity和var是大小相同的向

量，plot(image_intensity,var)绘制出噪声方差和图像亮度的函数关系。向量image_intensity必须包含范围在

[0,1]内的归一化亮度值。

g=imnoise(f,'saltpepper',d)用椒盐噪声污染图像f，其中d是噪声密度（即包括噪声值的图像区域的百分比）。因此，大约有d*numel（f）个像素受到影响。默认的噪声密度为0.05。

g=imnoise(f,'speckle',var)用方程g=f+n*f)将乘性噪声添加到图像f上，其中n是均值为0，方差为var的均匀分布的随机噪声，var的默认值是0.04。

g=imnoise(f,'poisson')从数据中生成泊松噪声，而不是将人工的噪声添加

到数据中，为了遵守泊松统计，unit8和unit16类图像的亮度必须和光子的数量相符合。当每个像素的光子数量大于65535时，就要使用双精度图像。亮度值在0到1之间变化，并且对应于光子的数量除以10e12。

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