用matlab如何求均匀白噪声序列的自相关函数曲线和功率谱密度

首先在0至2π内产生40个点（随你也可产生任意点数）,注意噪声的点数与x的点数相同,在命令提示符下输入：>>x=linspace(0,2,40)；>>y=sin(x*pi);>>z=y+0.2*ran

and函数,产生的就是均匀分布均值滤波器是否是平均滤波器,英文如果是一样,就是一样.

设协方差矩阵C为3x3,则z为所求噪声.可验证Cz=CC=[10-3-1-352-121];[V,D]=eig(C);A=V*sqrt(D);x=randn(1000,size(C,1));z=x*A

图像噪声的话用imnoise这个指令吧

t=[0:0.005:10];N=length(t);s=2.*sin(2.*pi.*t);x=s+2.*rand(1,N)-1;plot(t,x)

mvnrnd(0,1,100)0为均值,1为方差,100为数据长度

你可以在命令窗口里help一下的.它是在信号x上加上噪声,所以是混合了噪声的信号,只是信号x要事先给定的.

1.您的理解是对的.2.单位是指方差是1.衡量白噪声的特性,只有一个,就是方差,（白噪声的均值始终是0）.方差就是白噪声的能量.方差大,就是白噪声偏离均值0的程度变大,直观的说,就是一个白噪声序列,有

符号计算symsxy;%定义两个符号变量a=int(int(x^y,x,0,1),y,1,2)%积分x,0,1,y,1,2b=simple(a)%化简c=vpa(b,4)%得到4位近似解,也可以任意N

最高频率根据采样频率算,然后做fft.横坐标就是从最高频率到0,纵坐标就是fft后的结果,可得到幅值或功率谱.

1.读图象2.做fft3.显示fft4.肉眼观察频谱中的噪声.(正弦干扰是在频谱中是几个点)5.频谱中有噪声的区域设置为0.(或者低通)6.反fft变换7.显示1.读图象im=imread('文件名'

[cory,lag]=xcorr(f,'unbiased');plot(lag/fs,cory）;%自相关函数(无偏差的),其中,f为原函数,cory为要求的自相关函数,lag为自相关函数的长度.fs

看你要滤除那种噪声.因为不同的噪声用不同的滤波效果不同.你可以去看看数字图像处理的书

R和Q矩阵一般来说都是提前设定一个值,因为卡尔曼滤波是一种迭代优化滤波器,所以不必要使得初始化的值十分精确.当然,如果设定越接近真实值其结果越准确,算的速度也越快.大部分都是根据经验来设,还有就是与所

我只知道imnoise这个函数是给图像加噪声的,有几个固定的噪声模式,比如高斯噪声、斑点噪声等等,但不知道你说的加性噪声是什么样的.再问：噪声分为加性噪声和乘性噪声，我看了一个使图像模糊的公式中，有个

要直线的话那得用冲击函数吧：y=zeros(1,101);y(1)=1;fy=fftshift(fft(y));plot(abs(fy));这样就是了.虽然,我也以为白噪声在频谱上是直线.我也再研究一

使用imnoise函数X=imread('D:\matlab7.1\toolbox\images\imdemos\greens.jpg');Y=imnoise(X,'gaussian');%%默认均值

如果是加性噪声就写成X（t）=S（t）+N2（t）+N1（t）,信号+噪声1+噪声2,噪声在matlab里用随机数rand函数

sum(l1)/sum(U1)再问：那个diff(x,y,1)是什么时候用的呀？再答：对向量什么的求导，你可以输入helpdiff自行查看一下再问：额，好的，谢谢

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