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  • 利用 MATLAB 中的随机函数产生噪声加入到语音信号中,模仿语音信号......4.课程设计的内容: 录制一段语音信号,对语音信号进行频谱分析,利用 MATLAB 中的随机函数产生噪声加 入到语音信号中,使语音信号被污染,然后进行...

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    +1,-1,+1,+1,+1,-1,-1,+1,-1,?这是一个随机序 袁清欣 《噪声产生器的 MATLAB 实现及性能分析》 第 4 页共 13 页 列,它具有如下基本性质:[2]......

    4.课程设计的内容: 录制一段语音信号,对语音信号进行频谱分析,利用 MATLAB 中的随机函数产生噪声加入到语 音信号中,使语音信号被污染,然后进行频谱分析,设计 FIR ......

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    MATLAB程序如下: %功率谱估计 %301个数据点 t = 0:0.001:0.3; %两个频点加随机噪声 x =cos(2*pi*t*300)+cos(2*pi*t*310)+randn(size(t)); %......

    通过仿真结果表明, 通过 Simulink 中 m 序列产生的伪随机序列有很好的噪声特性。 关键词 噪声产生器;带限白噪声;matlab/Simulink;m 序列 1 引言噪声并不如我们......

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    利用 MATLAB 中的随机函数产生噪声加入到语音信号中,模仿 语音信号被污染,并对其进行频谱分析;设计 FIR 数字滤波器, 并对被噪声污 染的语音信号进行滤波,分析滤波......

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  • 本文主要介绍matlab中的Communication System Toolbox来实现QPSK调制、解调及加入高斯白噪声信道等函数的使用过程,并设置不同的信噪进行仿真与理论值进行比较。首先设置相关仿真常数如下:FRM=2048; % 一帧的比特数...

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    本文主要介绍matlab中的Communication System Toolbox来实现QPSK调制、解调及加入高斯白噪声信道等函数的使用过程,并设置不同的信噪进行仿真与理论值进行比较。

    首先设置相关仿真常数如下:

    FRM=2048; % 一帧的比特数
    MaxNumErrs=200; % 仿真最大误比特数,仿真循环停止条件
    MaxNumBits=1e7; % 仿真最大比特数,仿真循环停止条件
    EbNo_vector=0:10; % 仿真变量为比特能量与噪声能量谱密度的比值
    BER_vector = zeros(size(EbNo_vector)); % 误比特率向量

    在此需要说明的是,使用比特信噪比EbNo作为仿真变量是由于EbN可以更直观的反应系统的性能,更适合数字通信中衡量系统性能的指标,而SNR是信号功率与噪声功率之比,更适合于模拟通信系统。简单来说,对于数字通信系统,当EbNo一定值时,误比特率需要低于多少说明系统设计满足要求,且容易与理论值进行比较。

    调用Communication System Toolbox中的QPSK调制、解调、高斯白噪声信道模块及统计误码率模块:

    Modulator = comm.QPSKModulator('BitInput',true); % QPSK调制模块
    AWGN = comm.AWGNChannel; % 高斯白噪声模块
    DeModulator = comm.QPSKDemodulator('BitOutput',true); % QPSK解调模块
    BitError = comm.ErrorRate; %误码率统计模块

    仿真主循环:

    for EbNo=EbNo_vector
        snr = EbNo+10*log10(2); %将调制前的EbNo转换为调制后的EbNo
        AWGN.EbNo=snr; % 设置高斯白噪声模块的EbNo值
        numErrs=0; numBits=0; results=zeros(3,1); % 相关统计参数初始化
        while ((numErrs<MaxNumErrs) && (numBits<MaxNumBits)) %循环退出条件
            u = randi([0 1], FRM, 1); % 随机产生一帧原始信号比特流
            mod_sig = Modulator(u);   % qpsk调制
            rx_sig = AWGN(mod_sig);   % 经过高斯白噪声信道 
            y = DeModulator(rx_sig);  % qpsk解调
            results = BitError(u, y );% 统计误比特率
            numErrs = results(2); % 总误比特数
            numBits = results(3); % 总比特数
        end
        ber=results(1);  % 误比特率
        bits=results(3); % 总比特数
        reset(BitError); % 重置BitError模块
        BER_vector(EbNo+1)=ber; 
    end

    在此需要特别注意的是将原始比特流转换为qpsk码时,是将2bit二进制数转换为一个qpsk码,即k=2,此时转换后的EbNo与转换前存在以下关系:

    equation?tex=EbNo_%7Bqpsk%7D%3DEbNo_%7Bbit%7D%2B10%5Ctimes+log_%7B10%7D%28k%29%5C%5C

    该公式也比较好理解,就是将2个bit的数据转化为一个qpsk符号时,EbNo之间的关系转化。

    若不使用上述写法,也可以讲comm.AWGN中的'BitPerSymbol'设置为k,这种写法更为简单,经过测试,得到的结果相同:

    AWGN = comm.AWGNChannel('BitsPerSymbol',2);
    for EbNo=EbNo_vector
        AWGN.EbNo=EbNo;
        AWGN.EbNo=snr; % 设置高斯白噪声模块的EbNo值
        numErrs=0; numBits=0; results=zeros(3,1); % 相关统计参数初始化
        while ((numErrs<MaxNumErrs) && (numBits<MaxNumBits)) %循环退出条件
            u = randi([0 1], FRM, 1); % 随机产生一帧原始信号比特流
            mod_sig = Modulator(u);   % qpsk调制
            rx_sig = AWGN(mod_sig);   % 经过高斯白噪声信道 
            y = DeModulator(rx_sig);  % qpsk解调
            results = BitError(u, y );% 统计误比特率
            numErrs = results(2); % 总误比特数
            numBits = results(3); % 总比特数
        end
        ber=results(1);  % 误比特率
        bits=results(3); % 总比特数
        reset(BitError); % 重置BitError模块
        BER_vector(EbNo+1)=ber; 
    end

    在通过调制后EbNo一定要注意与原始EbNo之间的转化,不然得到的误比特率曲线和理论值不同。

    comm.BitError的返回值为一个向量,其中第一维为误比特率,第二维为误无比特数,第三维为传输总比特数。

    QPSK的理论误比特率值如下:

    equation?tex=BER%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7Derfc%28%5Csqrt%7B%5Cfrac%7BE_b%7D%7BN_0%7D%7D%29%5C%5C

    其中erfc为误差函数,其定义如下:

    equation?tex=erfc%3D%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Csqrt%7B%5Cpi%7D%7D%5Cint_0%5E%7B%5Cbeta%7De%5E%7B-y%5E2%7Ddy%5C%5C

    最后绘制图像即可:

    EbNoLin = 10.^(EbNo_vector/10); %db --> 值
    theoretical_results = 0.5*erfc(sqrt(EbNoLin)); %qpsk误码率理论值
    semilogy(EbNo_vector, BER_vector) 
    grid;title('BER vs. EbNo - QPSK modulation');
    xlabel('Eb/No (dB)');ylabel('BER');hold;
    semilogy(EbNo_vector,theoretical_results,'dr');hold;
    legend('Simulation','Theoretical');

    完整代码如下:

    FRM=2048; % 一帧的比特数
    MaxNumErrs=200; % 仿真最大误比特数,仿真循环停止条件
    MaxNumBits=1e7; % 仿真最大比特数,仿真循环停止条件
    EbNo_vector=0:10; % 仿真变量为比特能量与噪声能量谱密度的比值
    BER_vector = zeros(size(EbNo_vector)); % 误比特率向量
    
    Modulator = comm.QPSKModulator('BitInput',true); % QPSK调制模块
    AWGN = comm.AWGNChannel; % 高斯白噪声模块
    DeModulator = comm.QPSKDemodulator('BitOutput',true); % QPSK解调模块
    BitError = comm.ErrorRate; %误码率统计模块
    
    for EbNo=EbNo_vector
        snr = EbNo+10*log10(2); %将调制前的EbNo转换为调制后的EbNo
        AWGN.EbNo=snr; % 设置高斯白噪声模块的EbNo值
        numErrs=0; numBits=0; results=zeros(3,1); % 相关统计参数初始化
        while ((numErrs<MaxNumErrs) && (numBits<MaxNumBits)) %循环退出条件
            u = randi([0 1], FRM, 1); % 随机产生一帧原始信号比特流
            mod_sig = Modulator(u);   % qpsk调制
            rx_sig = AWGN(mod_sig);   % 经过高斯白噪声信道 
            y = DeModulator(rx_sig);  % qpsk解调
            results = BitError(u, y );% 统计误比特率
            numErrs = results(2); % 总误比特数
            numBits = results(3); % 总比特数
        end
        ber=results(1);  % 误比特率
        bits=results(3); % 总比特数
        reset(BitError); % 重置BitError模块
        BER_vector(EbNo+1)=ber; 
    end
    
    EbNoLin = 10.^(EbNo_vector/10); %db --> 值
    theoretical_results = 0.5*erfc(sqrt(EbNoLin)); %qpsk误码率理论值
    semilogy(EbNo_vector, BER_vector) 
    grid;title('BER vs. EbNo - QPSK modulation');
    xlabel('Eb/No (dB)');ylabel('BER');hold;
    semilogy(EbNo_vector,theoretical_results,'dr');hold;
    legend('Simulation','Theoretical');

    仿真结果如下:

    b2a20197f3ea45684b24928e350deee3.png
    高斯白噪声信道下QPSK调制的误比特率仿真与理论图

    参考文献:

    1. Understanding LTE with MATLAB
    2. https://www.mathworks.com/help/comm/ref/comm.awgnchannel-system-object.html
    3. Compute bit or symbol error rate of input data
    4. AWGN Channel - MATLAB & Simulink

    其中代码主要源自Understanding LTE with MATLAB》,本文主要对其进行注释、分析与方便自己仔细理解代码思路,学习写文章的过程,后期将放上自己学习过程中写的其他一些分析与代码!!

    欢迎大家评论、私信交流、批评与指正!!

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  • 论文:Wavelet Integrated CNNs for Noise-Robust Image Classification, CVPR2020本文主要选自CSIG-CVPR 2020论文交流学术报告会上 Qiufu Li 的报告深度学习中的下采样(max-...破坏了目标的基本结构、放大随机...

    论文:Wavelet Integrated CNNs for Noise-Robust Image Classification, CVPR2020
    本文主要选自CSIG-CVPR 2020论文交流学术报告会上 Qiufu Li 的报告

    深度学习中的下采样(max-pooing, average-pooling, strided-convolution)通常会有两个不足:破坏了目标的基本结构、放大随机噪声。上采样操作同样容易受到影响。下面给出一个图示,A和B是两个区域,AP是max-pooling的结果,AW是小波处理的结果,可以看到max-pooling导致了结构的损失。而离散小波变换的处理结果要好很多,窗户的边缘和柱子的形状仍然保持的非常好。

    7f16c3cca981c354bf0162a38ad8be11.png

    离散小波变换可以把图像分解为一个低频分量

    ,和三个高频分量
    ,三个高频成分保持了图像的细节信息,如果图像的噪声,噪声也是高频信息,保留在高频分量里面。各个分量如下图所示:

    cf68e727063dd3cfa09216f3e4838a89.png

    在网络中,作者主要使用了三种操作替换,MaxPool 和 AvgPool 用 DWT

    ​ 替换,步长为2有卷积用步长为1的 DWT​
    替换。下图所示:

    69f16d7a30cd711b397179354e77084e.png

    在实验中,作者在ImageNet数据集上测试了三种小波,包括Haar小波,Cohen小波,Daubechies小波,可以看到Haar和Cohen可以提高分类的性能。Daubechies是一种非对称的小波,有时候会降低分类的性能。

    d87543bf3889f50481ed8c8e1d54260a.png

    同时,从loss上可以看出,加入小波以后,可以加速网络的训练。

    3760f1acc883563f752f4102c928b0a5.png

    下图是一个可视化的结果,每个子图的第一行是原网络的feature map,第二行是加入小波以后输出的feature map。从图中可以看出,原来的CNN网络输出的 feature map,背景含的噪声更多一些,目标结构被破坏的比较严重。加入小波以后,背景噪声明显被抵制,同时目标的结构更加完整。

    b374002a7a36b0ec7681da7c747e1337.png
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  • 什么东西看题目就知道,我自己做的,所有分要的有点高!!
  • MATLAB中白噪声的产生

    千次阅读 2015-09-23 10:02:00
    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...

    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,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) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。

    2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声
    y = awgn(x,SNR) 在信号x中加入高斯白噪声。信噪比SNR以dB为单位。x的强度假定为0dBW。如果x是复数,就加入复噪声。
    y = awgn(x,SNR,SIGPOWER) 如果SIGPOWER是数值,则其代表以dBW为单位的信号强度;如果SIGPOWER为'measured',则函数将在加入噪声之前测定信号强度。
    y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。
    y = awgn(…,POWERTYPE) 指定SNR和SIGPOWER的单位。POWERTYPE可以是'dB'或'linear'。如果POWERTYPE是'dB',那么SNR以dB为单位,而SIGPOWER以dBW为单位。如果POWERTYPE是'linear',那么SNR作为比值来度量,而SIGPOWER以瓦特为单位。

    注释
    1. 分贝(decibel, dB):分贝(dB)是表示相对功率或幅度电平的标准单位,换句话说,就是我们用来表示两个能量之间的差别的一种表示单位,它不是一个绝对单位。例如,电子系统中将电压、电流、功率等物理量的强弱通称为电平,电平的单位通常就以分贝表示,即事先取一个电压或电流作为参考值(0dB),用待表示的量与参考值之比取对数,再乘以20作为电平的分贝数(功率的电平值改乘10)。
    2. 分贝瓦(dBW, dB Watt):指以1W的输出功率为基准时,用分贝来测量的功率放大器的功率值。
    3. dBm (dB-milliWatt):即与1milliWatt(毫瓦)作比较得出的数字。
    0 dBm = 1 mW
    10 dBm = 10 mW
    20 dBm = 100 mW
    也可直接用randn函数产生高斯分布序列,例如:

    y=randn(1,2500);
    y=y/std(y);
    y=y-mean(y);
    a=0.0128;
    b=sqrt(0.9596);
    y=a+b*y;

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/shuishou2015/p/4831368.html

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  • matlab对图像加入噪声的方法

    千次阅读 2012-05-13 16:45:53
    随机噪声: >> snoise = 0.25*randn(size(original)); >> j = imadd(original,im2uint8(snoise)); >> imshow(j); >> imwrite(j,'H:\randNoise0.25.jpg','JPG'); %imwrite可以确保保存的图片周围没有save as的...
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  • 记得点蓝字关注我们哟一.imnoise函数我们通常使用imnoise函数来使用噪声来污染一幅图像,该函数的基本语法为:g = imnoise(f, type, parameters)其中g是添加噪声之后的图像,f是原图像,type是加入噪声类型,...
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    2019-09-21 10:45:26
    加入随机噪声rand(n) 利用多次采样取平均值消除噪声,代码如下: clc clear all close all r=50; M=0:r-1; s=0.9*M.*(0.9.^M); k=rand(r,1)-0.5; s1=s+k'; subplot(311) stem(M,s),title('原始信号') ...
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  • matlab下的信号发生器

    2013-05-28 22:53:02
    这是matlab下的一个信号发生器,共发生三种信号,同时也加入随机噪声
  • matlab语音处理

    2019-05-30 18:22:22
    在语音信号中加入随机噪声;播放加噪声后的语音信号,绘制加噪后的语音信号; clear clc %清屏 fs=22050;%采样频率22050 N=1024; %采样点数 n=0:N-1; x=audioread('wslh.wav');%读取音频 ...
  • matlab中的图像平滑

    千次阅读 2019-03-27 17:41:36
    下图是加入了椒盐噪声和高斯噪声的图像 椒盐噪声:幅度近似相等,噪声点是随机分布 高斯噪声:出现位置是一定的,分布在每一个像素点上,幅度值是随机的,分布近似符合高斯正态分布 P=rgb2gray(imread('picture1....
  • Matlab中值滤波

    2010-06-30 22:19:42
    采用5*5窗口大小排序,然后取中值从而滤去噪声达到图像平滑的目的,本例先加入随机椒盐噪声,然后用中值滤波
  • 资源包括:main.m,modulation.m,demodulation.m,MATLAB的通信系统仿真说明文档 ...系统综述 利用 Matlab 仿真软件,完成如图...加入高斯白噪声,然后通过匹配滤波器(平方根升余弦滤波器)。最后经过采样,判决,得……
  • 这是我在无线通信学习中做的一个Matlab程序,流程是:先生成一个随机序列作为信号,然后产生了一个长度为15的m序列用作用户1的扩频序列,循环移位作为用户2的扩频序列。经过模拟载波调制后,加入0dB信噪比的高斯白...
  • (4)通过awgn 信道在16QAM信号中加入高斯白噪声(假设Eb/No=15db)。 (5)利用MATLAB中的scatterplot函数画出通过信道后接受到的信号的星座图。 (6)利用MATLAB中的eyediagram函数生成经过信道后的眼图。 (7)...
  • 目录基于 Matlab 的通信系统仿真――数字通信大作业系统综述结构框图系统实现随机信号的生成星座图映射插值波形成形(平方根升余弦滤波器)10 倍载波调制加入高斯白噪声匹配滤波器采样判决解调误码率
  • 该设计主要介绍语音信号的采集与分析方法,通过PC机录制自己的一段声音,运用Matlab提供的函数进行仿真分析,并画出采样后语音信号的时域波形和频谱图,对所采集的语音信号加入干扰随机高斯噪声,对加入噪声的信号...
  • OFDM matlab仿真 综述 ...实部、虚部信号分别经过平方根升余弦滤波器,再加入高斯白噪声,然后通过匹配滤波器(平方根升余弦滤波器)。最后经过采样,判决,得到0、1信号,同原信号进行比较,给出16QAM数字系统的误码。
  • (1)发端通过信源直接生成等概率的随机0,1信号,通过QPSK方式进行调制(Gary码),上采样后采用根升余弦滤波器,模拟高斯信道的环境,人为加入加性高斯白噪声。 (2)收端先采用与发端相同的滤波器提高系统的信噪比...
  • 3.随机产生100组数据,每组数据有25个点,数据点为函数sin(2*pi*x)加上高斯噪声,使用Ridge回归对不同的lambda值进行7阶多项式拟合。 4.实现感知机的原始形式算法和对偶形式,证明数据可分性 5.实现一个朴素贝叶斯...
  • I 路和 Q 路信号分别经过平方根升余弦 滤波器,再加入高斯白噪声,然后通过匹配滤波器(平方根升余弦滤波器) 。最后经过 采样,判决,得到 0、1 信号,同原信号进行比较,给出 16QAM 数字系统的误码。
  • 2PSK的matlab仿真

    2012-06-11 12:14:48
    %信号tiaoz中加入噪声,信噪比为10 figure(1);subplot(4,2,3);plot(tz);grid on axis([0 200*length(g) -2 2]);title('通过高斯白噪声信道后的信号'); figure(2);subplot(4,2,3);plot(abs(fft(tz))); axis([0 200*...
  • clc; clear all; close all; %运行时间 time = 10; %仿真步长 h = 0.01; %时间定义 t =0.01 : h : time; %跟踪信号 v0 = zeros( 1 , time/h); for i = time/h/2+1 : ...%加入随机噪声 vn = v0 + rand_noise; %--...
  • 19.2.1图像加入噪声 19.2.2中值滤波器 19.2.3自适应滤波器 19.2.4排序滤波 19.2.5锐化滤波 第20章自组织神经网络的设计与应用 20.1常用的几种联想学习规则 20.1.1内星学习规则 20.1.2外星学习规则 20.1.3科...

空空如也

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