图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

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(…,POWE

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(

Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 内容大纲 加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 (1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM) 100次独立仿真,识别正确率 vs SNR 设计 我的实现方法是 基于高阶累积量的信号特征的识别算法 调制格式识别过程如下: 信号预处理 去除直流成分 信号在接收端由于接收机的影响,有可能产生直流成分.直流分量在后面混频等处理中会产

本文章主要讨论高斯白噪声的FPGA实现.简单的方法可以采用在Matlab中产生服从一定均值和方差的I.Q两路噪声信号.然后将两组数据存在FPGA中进行回放,以此来产生高斯白噪声.这种方法优点是产生方法简单占用FPGA资源少,但是他只能保证在回放噪声的一段数据是满足不相关特性的,段与段之间的数据是相关的.为了使整个过程中的噪声都满足不相关特性,可以通过LSFR序列的交错异或,得到均匀分布的伪随机信号,采用在一个ROM中存储sin函数值另一个ROM中存储log函数值.通过产生随机读地址的方式随机读取

本文科普一下高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN). 百度百科上解释为“高斯白噪声,幅度分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布”,听起来有些晦涩难懂,下面结合例子通俗而详细地介绍一下. 白噪声,如同白光一样,是所有颜色的光叠加而成,不同颜色的光本质区别是的它们的频率各不相同(如红色光波长长而频率低,相应的,紫色光波长短而频率高).白噪声在功率谱上(若以频率为横轴,信号幅度的平方为功率)趋近为常值,即噪声频率丰富,在整个频谱上都有成分,即从低频到高频,低频指的是信号不变或

matlab中各种高斯相关函数 matlab, 高斯函数, 高斯分布 最常见的是产生服从一维标准正态分布的随机数 n=100;  x=randn(1,n)  实现服从任意一维高斯分布的随机数 u=10;  sigma=4;  x=sigma*randn(1,n)+u  产生服从多元高斯分布的随机变量函数mvnrnd,[multivarite normal random] n=100; %产生随机数的个数  mu=[1 -1];  Sigma=[.9,.4;.4,.3];  r=mvnrnd(mu

(1)首先计算已知信号序列(采样之后得到的信号)的平均功率.该序列在第n个点处的功率为: 如果已知的信号序列中的总共的点数为N个,则该序列的平均功率为: 在MATLAB中求平均功率的方法是: Pav=sum(x.^2)/length(x); (2)第二步是求单个符号的能量.能量的定义是功率乘以时间.对于单个符号来说,因为已经被采样了,每个符号可能对应多个采样点.因此,此处需要已知符号速率. 每个符号的能量为: 在MATLAB中求单位符号能量的方法是: Eb=sum(x.^2)/(length(x

定义 原始信号:x 噪声信号:n 信噪比:SNR 信号长度:N def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) t = np.arange(0, 1000000) * 0.1 x = np.sin(t) n = wgn(x, 6) xn = x+n # 增加了6dBz信噪

原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826105 核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便,主要涉及到下面两个函数: 函数: fspecial函数: imfilter   代码实现   clear all;clc;%----------------------------------------------%对图像进行高斯滤波,并显示图像%----------------------------------------

MATLAB中白噪声的WGN和AWGN函数的使用如下: 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

1.在命令框输入preferences,可以调整字体大小 2.产生正太分布函数 参考:https://blog.csdn.net/s334wuchunfangi/article/details/8163551 R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n) MU是均值,SIGMA是标准差,生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵 3.length(t)    返回向量中元素个数 4.白噪声函数的使用 参考:https://www.cnblogs.com/sddai/p/5426805.html MA

信噪比:即Signal noise ratio , 即SNR: 它的单位为 dB, 公式为: SNR = 10lg(PS / PN), 其中 ps 表示信号的有效功率, pn 表示噪声的有效功率: 如何计算一个信号的功率呢? 假如有一个一维的信号 x ,它的平均功率可以这么算: power = sum(x .* x ) / size(x) 有时候,会用dbW 来描述一个信号的功率,这是什么意思呢? dBw 是一个表示功率绝对值的单位(以1 W 功率为基准, dBm 以 1mW为基准) 计算公式为

rand产生的是[0,1]上的均匀分布的随机序列randn产生均值为0,方差为1的高斯随机序列,也就是白噪声序列 rand产生的是均匀分布白噪声序列randn产生的是正态分布的白噪声序列 MATLAB还提供了两个产生高斯白噪声的函数,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,i

本次涉及了对原图像增加高斯噪声.多次叠加原图和高斯噪声图以及叠加后的平均图像. close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; RGB=imread('eight.tif'); %读入eight图像,赋值给RGB A=imnoise(RGB,'gaussian',0,0.05); %加入高斯白噪声 I=A; %将A赋值给I M=3; %设置叠叠加次数M I=im2double(I); %将I数据类型转换成双精度 RGB=im2

1. 白噪声主要是高斯白噪声. 2. 为什么是高斯白噪声? 高斯白噪声:1)这个噪声它是一个随机信号.2)“白”是指其功率谱的常数,这样他的自相关函数是狄拉克函数(冲激函数),由于它的自相关函数是冲激函数,这说明信号只与它自己相关,它的时延信号就相关,也可以形象地说这种信号是“翻脸不认人”:功率谱是常数,人们形象的用白色光包含七彩光来比喻,这种频谱又称为“白谱”.3)“高斯”是指这个噪声信号的信号波形中幅度大小的分布满足高斯分布. 另外高斯分布的熵最大. clear;clc;temp = []t

数字图像处理是一门集计算机科学.光学.数学.物理学等多学科的综合科学.随着计算机科学的发展,数字图像处理技术取得了巨大的进展,呈现出强大的生命力,已经在多种领域取得了大量的应用,推动了社会的发展.其中,遥感领域中,对于影像数据的处理均基于数字图像处理的技术.而遥感影像数据作为地理信息科学的重要数据源,如何从中获取有用的信息,是地理信息数据处理中重要的内容. MATLAB作为数学领域应用最广泛的一种软件,集成了对于图片处理的函数和功能,成为了处理数字图像问题的佼佼者.其出众的计算能力和简便的绘图能

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

静止背景下的卡尔曼多目标跟踪 最近学习了一下多目标跟踪,看了看MathWorks的关于Motion-Based Multiple Object Tracking的Documention. 官网链接:http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/motion-based-multiple-object-tracking.html?s_tid=gn_loc_drop 程序来自matlab的CV工具箱Computer Vision System Toolbo

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

第二篇我们来介绍一下极化码的编码. 首先为了方便进行编码,我们需要进行数组的定义 signal = randi([0,1],1,ST); %信息位比特,随机二进制数 frozen = zeros(1,FT); %固定位比特,规定全为0 encode = zeros(1,N * block); %编码后的比特 noise = snr(i) ^ 1/2 * randn(1,N * block); %加性高斯白噪声 极化码的编码重点在于生成矩阵的产生,以及信息位.冻结位的选取. 我们先来看生成矩阵的产