add_noise.rar_NOISE_matlab噪声_matlab瑞利噪声_噪声_均匀噪声

共1个文件

m：1个

版权申诉

5星 · 超过95%的资源 125 浏览量 2022-07-15 04:46:44 上传评论 1 收藏 897B RAR 举报

在信号处理领域，噪声是一个非常重要的概念，尤其是在通信、图像处理和音频分析等应用中。本文将详细讨论在MATLAB环境中如何生成和添加各种类型的噪声，包括高斯噪声、瑞利噪声、伽玛噪声、指数噪声、椒盐噪声以及均匀噪声。我们将主要依据提供的文件“add_noise.m”来探讨这些噪声的生成方法。让我们了解每种噪声的基本特性： 1. **高斯噪声（Gaussian Noise）**：高斯噪声，也称为均值为0的白噪声，其概率密度函数遵循正态分布。在MATLAB中，可以使用`randn`函数来生成高斯噪声，该函数返回的是标准正态分布的随机数。 2. **瑞利噪声（Rician Noise）**：瑞利噪声常见于无线通信和雷达系统，它的功率谱密度呈瑞利分布。在MATLAB中，可以使用`rician`函数生成瑞利噪声，它通常由两部分组成：一个直流分量和一个高斯分布的随机分量。 3. **伽玛噪声（Gamma Noise）**：伽玛噪声的分布符合伽玛分布，其参数决定了噪声的形状。在MATLAB中，使用`gamrnd`函数可以生成伽玛分布的随机数，需要指定分布的形状和尺度参数。 4. **指数噪声（Exponential Noise）**：指数噪声的每个样本遵循指数分布，常用于模拟电子设备的故障率。MATLAB中的`expovariate`函数（在Statistics and Machine Learning Toolbox中）可以生成这种噪声。 5. **椒盐噪声（Salt and Pepper Noise）**：椒盐噪声是一种二值噪声，信号中某些像素值被突然替换为最大或最小值，形成黑白斑点。在MATLAB中，可以通过随机选择像素并将其替换为设定的阈值来实现。 6. **均匀噪声（Uniform Noise）**：均匀噪声的每个样本遵循均匀分布，即所有可能的值出现的概率相等。MATLAB的`rand`函数可以生成在指定范围内的均匀分布随机数。在提供的“add_noise.m”文件中，我们可以预期代码会包含以上提到的噪声类型生成和添加到原始信号的逻辑。通常，这会涉及到以下几个步骤： 1. **定义噪声参数**：根据需求设置噪声的强度（如标准差）、类型和比例。 2. **生成噪声**：调用相应的MATLAB函数，生成所需类型的噪声。 3. **混合噪声**：如果需要，可以将不同类型的噪声组合在一起，形成复合噪声。 4. **添加噪声**：将生成的噪声与原始信号相加，模拟噪声污染的过程。 5. **显示结果**：可能包括原始信号、噪声以及噪声添加后的信号的可视化，以便观察和分析。通过理解和应用这些噪声生成方法，我们可以在仿真和实验中研究噪声对信号质量的影响，优化信号处理算法，提升系统的抗噪声性能。对于通信系统的设计、图像去噪和信号检测等问题，理解并掌握这些噪声模型至关重要。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

add_noise.rar （1个子文件）

add_noise.m 2KB

function IJ = add_noise(I, type, x, y) % add_noise 函数用以产生前面所述几种噪声的随机序列. % input: % I：输入图像矩阵，为灰度图像 % type: 字符串，取值随噪声种类而定 % 高斯噪声: gaussian，参数为(x,y)，默认值为(0,10) % 瑞利噪声: rayleigh，参数为x，默认值为30 % 伽马噪声: gamma，参数为(x,y),默认值为(2,10) % 指数噪声： exp，参数为x,默认值为15 % 均匀分布： uniform，参数为(x,y)，默认值为(-20,20) % 椒盐噪声： salt & pepper: 强度为x，默认值为0.02 % output: % IJ:添加噪声后的图像 % example: % I=imread('a.bmp'); % IJ=add_noise(I,'salt & pepper',0.1); % imshow(IJ) % 预处理 if ndims(I)>=3 I=rgb2gray(I); end [M,N]=size(I); % 设置默认噪声类型 if nargin == 1 type='gaussian'; end % 开始处理 switch lower(type) %高斯噪声的情况 case 'gaussian' if nargin<4 y=10; end if nargin <3 x=0; end % 产生高斯分布随机数 R = normrnd(x,y,M,N); IJ=double(I)+R; IJ=uint8(round(IJ)); %均匀噪声的情况 case 'uniform' if nargin<4 y=3; end if nargin <3 x=-3; end % 产生均匀分布随机数 R = unifrnd(x,y,M,N); IJ=double(I)+R; IJ=uint8(round(IJ)); %椒盐噪声的情况 case 'salt & pepper' if nargin < 3 x= 0.02; end % 调用imnoise函数 IJ=imnoise(I,'salt & pepper', x); %瑞利噪声的情况 case 'rayleigh' if nargin < 3 x = 30; end % 产生瑞利分布随机数 R = raylrnd(x,M,N); IJ=double(I)+R; IJ=uint8(round(IJ)); %指数噪声的情况 case 'exp' if nargin < 3 x = 15; end R=exprnd(x,M,N); IJ=double(I)+R; IJ=uint8(round(IJ)); %伽马噪声的情况 case 'gamma' if nargin <4 y=10; end if nargin<3 x=2; end R=gamrnd(x,y,M,N); IJ=double(I)+R; IJ=uint8(round(IJ)); otherwise error('Unknown distribution type.') end