matlab高斯噪声函数
normrnd函数用法
摘要：
1.Matlab 高斯噪声函数的基本概念 
2.Matlab 高斯噪声函数的实现方法 
3.Matlab 高斯噪声函数的应用实例 
4.Matlab 高斯噪声函数的优缺点
正文：
一、Matlab 高斯噪声函数的基本概念
在信号处理领域，噪声是一种普遍存在的现象。高斯噪声是一种常见的噪声类型，它具有窄带宽、高斯分布的特点。在 Matlab 中，我们可以通过特定的函数来生成高斯噪声。
二、Matlab 高斯噪声函数的实现方法
在 Matlab 中，生成高斯噪声的函数主要有两种：randn 和 normrnd。
1.randn 函数：该函数用于生成服从正态分布的随机数。其用法为：y = randn(n)，其中 n 为正整数，表示生成一个 n 维随机向量。如果 n 不是正整数，则返回错误信息。
2.normrnd 函数：该函数用于生成服从正态分布的随机数。其用法为：y = normrnd(mu, sigma, m, n)，其中 mu 为均值，sigma 为标准差，m、n 为正整数。该函数生成的是 m×n 的随机矩阵。
三、Matlab 高斯噪声函数的应用实例
在图像处理领域，高斯噪声常常用于模拟图像的噪声。在 Matlab 中，我们可以使用 imnoise 函数向图像中加入高斯噪声。具体用法如下：
```matlab 
imnoise(I, "gaussian", m, v) 
```
其中，I 为输入图像，"gaussian"表示高斯噪声，m 和 v 分别表示噪声的均值和方差。
四、Matlab 高斯噪声函数的优缺点
优点：Matlab 高斯噪声函数可以方便地生成高斯分布的随机数，易于实现和控制噪声的强度。
缺点：Matlab 高斯噪声函数生成的噪声与实际噪声分布可能存在偏差，需要根据实际情况进行调整。

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