高斯白噪声

MATLIB 的高斯白噪声线性调频信号，蛮适合做雷达信号模拟的，尤其你要研究目标识别或者信道干扰那块。它的逻辑其实挺简单：一个频率线性变化的 LFM 信号，加上一点高斯白噪声，让模拟效果更贴近真实环境。 你只需要用 MATLIB 几行代码，就能生成这种信号。参数也比较灵活，带宽、调频率、噪声强度都能调，挺方便调试算法的。而且信号生成完还能直接拿去做 FFT，配合频谱图工具使用效果还不错。 哦对，如果你对回波信号感兴趣，可以看看频谱图那篇文章；或者想自己写白噪声生成函数，也有现成总结好的方法，懒得造轮子就直接拿来用。 这个例子算是比较实用的 MATLAB 小工具吧，调个参、画个图，响应也快，想搞

以下是matlab生成高斯白噪声的两个函数的详细总结。

高斯白噪声，嗯，说白了就是一种随机的噪声信号，常用来模拟现实世界中各种信号的噪音。在 MATLAB 中，生成高斯白噪声其实挺，你只需要利用randn函数就能搞定。这函数默认生成标准正态分布的随机数，均值是 0，标准差是 1。你还可以通过调整这些参数，来得到不同的高斯噪声。 比如，下面这段代码就能生成一个标准的高斯白噪声信号： %生成高斯白噪声 f = 1:1:1000; %频率数组 K = 0.2 * randn(1,1) - 0; %生成高斯白噪声 P = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f); A = sqrt(2*P); xifft = ifft(A); realx = re

PARCS MATLAB 代码用于通过成对自适应回归累加器 (PARCS) 检测多个变化点。该代码提供示例和演示，用于评估 CUSUM 和 PARCS 在不同噪声类型下的性能。代码使用 GPLv3 和知识共享署名许可证发布。

在MATLAB中，SP工具箱Scilab的第一个功能是SINAD的计算。SINAD用于衡量通信设备信号质量，其计算公式为：SINAD = P(signal) / (P(noise) + P(distortion))。在Scilab中，需要创建与MATLAB相同功能的函数，确保准确计算信号和噪声失真比。输入变量包括：n，p（cos函数幅度），q（一次谐波幅度），r（加性高斯白噪声幅度），输出参数为：x和y，其中x为无噪声输入，y包含加性高斯白噪声。执行此代码时，请调用相应函数，并指定所需的n，p，q，r值。

在当前文件中，将高斯过程转换为非高斯过程的方法基于基于矩的Hermite变换模型(MBHTM)，并使用三次变换。在[1]中已经描述过，但我主要依靠[2]来实现代码。非高斯性由目标偏度和目标峰度引入。但是，转换仅适用于偏度和峰度的有限范围（有关更多详细信息，请参见[2]）。 -----------包括3个.m文件： - MBHTM.m这是生成非高斯过程的主要函数- Example.m这是示例文件-在Example.m文件中使用的fitDistEtienne.m。它的灵感来自于matlab函数fitdist。 -----------这是脚本的第一个版本，因此，很快就会有一些变化。我没有进行任何新的

这是一个使用Matlab R2020a编写的音乐生成器程序，专门制作了基于真人快打主题歌的10秒音频剪辑。在macOS Mojave上成功测试。您只需在Matlab中打开.m文件并运行，即可生成不同版本的音乐文件，包括原始版本“MortalKombat.wav”、添加高斯白噪声的版本“MortalKombatWithNoise.wav”和经过低通滤波器处理的版本“MortalKombatFiltered.wav”。同时还生成了这些音乐作品的时域和频域成分的频谱图。详细使用说明请参考项目描述。

BPSK是一种利用二进制数字基带信号控制载波相位的调制技术，其传输过程中保持载波的振幅和相位不变。BPSK信号的调制方法包括模拟法和键控法，其中模拟法使用双极性非归零信号，而键控法则无此限制。在解调过程中，采用相干解调技术，并通过多种信道传输，包括高斯白噪声信道、瑞利信道和莱斯信道，最终实现基带数据的恢复。仿真过程中包括产生可调速率的数字基带数据，进行BPSK和QPSK调制，以及绘制信噪比-误码率曲线和星座图。理论计算与仿真结果的对比分析，以及GUI界面设计展示工作成果。

高斯白噪声去噪代码，这个 Matlab 项目蛮有意思的，图像噪声去除，采用了比较流行的 K-SVD 方法和非局部均值过滤器。你如果有图像去噪需求，这套代码挺适合的。代码里有不同的演示版本，可以根据需要选择。比如，带有补丁预分类的 K-SVD 演示，或者加了非本地均值正则化的版本，都能不同复杂度的噪声问题。嗯，基本上，你只需要把噪声图像和参数输入，就能得到去噪后的结果。操作起来也比较简单，直接根据调整一下噪声水平和字典大小就行。值得一提的是，如果你还想深度定制，编辑一下演示文件也挺容易的，代码结构清晰，修改起来也不复杂。测试数据和文件夹也都有，直接用就行。如果你最近在做图像任务，尤其是需要去噪的

这个项目使用Matlab完成，通过数字图像处理准确计数图像中的手指。项目文件夹包括数据文件夹，存放所有使用的图像；src文件夹，包含不同手指计数实现的源代码（将于7月底前删除）；输出文件夹，存放项目构建时生成的文件。实现手指计数的过程涉及图像分割和连接组件标记，确保处理后图像不含噪音。具体步骤包括读取图像并分析直方图像素值，应用阈值进行图像二值化，填充和开操作以保持手部完整性，最终通过图像相减得出手指数量。