热门搜索:

噪音检测 板材检测 混响检测 油漆检测 涂料检测 油烟检测 胶水检测

企业资讯
最新供应信息

义乌高架噪音检测机构 上门测试科实出具测试报告

时间:2023-10-11点击次数:6

在MATLAB中,可以使用`randn`函数生成服从标准正态分布(高斯分布)的随机数。然后,将这些随机数加到原始信号上即可产生高斯噪声。


下面是一个简单的示例代码,展示了如何在MATLAB中产生高斯噪声:


```matlab


% 设置参数


mean = 0; % 均值


sigma = 1; % 标准差


N = 1000; % 噪声长度


% 生成高斯噪声


noise = sigma * randn(1, N) + mean;


% 绘制噪声图像


plot(noise);


xlabel(''样本索引'');


ylabel(''噪声值'');


title(''高斯噪声'');


% 添加噪声到信号


original_** = 、、、 % 这里替换成你的原始信号


noisy_** = original_** + noise;


% 绘制原始信号和带噪声信号对比图像


figure;


subplot(2, 1, 1);


plot(original_**);


xlabel(''样本索引'');


ylabel(''信号值'');


title(''原始信号'');


subplot(2, 1, 2);


plot(noisy_**);


xlabel(''样本索引'');


ylabel(''信号值'');


title(''带噪声信号'');


```


在这个示例中,我们首先定义了均值和标准差,然后通过`randn`函数生成具有*均值和标准差的随机数。这些随机数被存储在`noise`变量中。接下来,我们可以根据需要将噪声添加到原始信号中。


注意,示例中的`original_**`变量需要根据你的实际情况进行替换,它代表了你的原始信号数据。



http://keshi888.b2b168.com

产品推荐

您是第77787位访客

版权所有 ©2024 八方资源网 粤ICP备10089450号-8 浙江科实检测技术有限公司 保留所有权利.

技术支持: 八方资源网 八方供应信息 投诉举报 网站地图