什么是高斯噪声？

一、什么是高斯噪声？

高斯噪声是一种具有正态分布（也称作高斯分布）概率密度函数的噪声。换句话说，高斯噪声的值遵循高斯分布或者它在各个频率分量上的能量具有高斯分布。

白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。 所有频率具有相同能量的随机噪声称为白噪声。

二、高斯噪声和椒盐噪声的区别？

1. 噪声形成方式不同：高斯噪声是由于随机误差导致图像亮度值出现微小偏移，即亮度增加或降低的情况；椒盐噪声则是由于传感器出现故障或信号传输出现错误，导致图像中部分像素点出现完全黑色或白色。

2. 噪声强度分布不同：高斯噪声的强度分布呈正态分布，即呈钟形曲线；而椒盐噪声的强度分布比较极端，大部分像素点的亮度值都是极小值或极大值。

3. 噪声影响范围不同：高斯噪声对图像的影响比较分散，它对图像的影响程度与离中心点的距离成反比例关系；而椒盐噪声则会对图像中的一些局部区域产生影响，导致这些区域的亮度值严重失真。

4. 噪声去除方法不同：由于高斯噪声的分布比较均匀，在去除高斯噪声时可以使用一些滤波算法如中值滤波器、高斯滤波器等；而椒盐噪声则需要特殊的算法进行去除，如基于中值滤波的自适应中值滤波器等。

总之，高斯噪声和椒盐噪声有着不同的形成方式、强度分布、影响范围和去除方法。在对图像进行处理时需要根据噪声类型的不同采用不同的噪声去除方法。

三、为什么高斯白噪声叫白噪声？

因为白噪声是指它的功率谱密度函数在整个频域内是常数，即服从均匀分布。之所以称它为“白”噪声，是因为它类似于光学中包括全部可见光频率在内的白光.

而高斯白噪声，是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性，同时它的功率谱密度函数和白噪声一样也是常数的一类噪声。所以高斯白噪声也是白噪声，但白噪声不一定是高斯白噪声。

高斯型白噪声同时涉及到噪声的两个不同方面，即概率密度函数的正态分布性和功率谱密度函数均匀性，二者缺一不可。

四、高斯噪声和椒盐噪声最佳滤波方式？

均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器，可抑制图像中的加性噪声，但同时也使图像变得模糊；中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器，可消除图像中孤立的噪声点，又可产生较少的模糊。

一般情况下中值滤波的效果要比邻域平均处理的低通滤波效果好，主要特点是滤波后图像中的轮廓比较清晰。因此，滤除图像中的椒盐噪声采用中值滤波。

五、matlab中怎么加高斯噪声？

方法：利用randn（）函数生成高斯噪声

这里需要用到randn()函数，该函数就专门用来生成正态分布数据的一个函数。

比如 randn(10,10），然后这个矩阵和原图像矩阵相加即可(注意缩放灰度范围)

代码示例：

t=imread('a1.jpg');

[m,n,z]=size(t);

y=0+0.1*randn(m,n);%二维高斯分布矩阵 0是均值 0.1是标准差

%先将其double化，再除以255 便于后面计算

t1=double(t)/255;

%加上噪声

t1=t1+y;

%将像素范围扩大至0--255

t1=t1*255;

%转换为uint8类型

t1=uint8(t1);

subplot(1,2,1),imshow(t),title('原图');

subplot(1,2,2),imshow(t1),title('加入均值为0，标准差为0.1的高斯噪声后');

六、何为窄带高斯白噪声，分析白噪声的特点？

噪声的功率谱密度在所有频率上均为一常数，则称为白噪声。频谱为一常数，自相关函数只在R(0)处为∞。白噪声通过理想低通和理想带通滤波器后分别变为带限白噪声和窄带高斯白噪声。

七、高斯噪音和脉冲噪声的区别？

所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。

脉冲噪声是非连续的，由持续时间短和幅度大的不规则脉冲或噪声尖峰组成。产生脉冲噪声的原因多种多样，其中包括电磁干扰以及通信系统的故障和缺陷，也可能在通信系统的电气开关和继电器改变状态时产生。

脉冲噪声对模拟数据一般仅是小麻烦。但在数字式数据通信中，脉冲噪声是出错的主要原因。

脉冲噪声，它的持续时间小于1秒、噪声强度峰值比其均方根值大于10dB，而重复频率又小于10Hz的间断性噪声。

八、高斯白噪声的功率为多少？

：均值为0,方差为50。 高斯噪声是概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声,其功率为信号的方差,均值为0。

九、什么是加性高斯白噪声？

AWGN（加性高斯白噪声）加性高斯白噪声（AWGN）从统计上而言是随机无线噪声，其特点是其通信信道上的信号分布在很宽的频带范围内。高斯白噪声的概念."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数.加性高斯白噪声在通信领域中指的是一种各频谱分量服从均匀分布（即白噪声），且幅度服从高斯分布的噪声信号。因其可加性、幅度服从高斯分布且为白噪声的一种而得名。

该噪声信号为一种便于分析的理想噪声信号，实际的噪声信号往往只在某一频段内可以用高斯白噪声的特性来进行近似处理。

由于AWGN信号易于分析、近似，因此在信号处理领域，对信号处理系统（如滤波器、低噪音高频放大器、无线信号传输等）的噪声性能的简单分析(如：信噪比分析)中，一般可假设系统所产生的噪音或受到的噪音信号干扰在某频段或限制条件之下是高斯白噪声。

加性高斯白噪声只是白噪声的一种，另有泊松白噪声等

十、matlab中怎么产生高斯白噪声？

一般这种 如果信号x（矢量），产生一个平均0，一个高斯白噪声的方差， 噪声= * randn（尺寸（x））； 噪声信号 y = x +噪声；