高斯雜訊：概率密度分布符合高斯分布。
高斯白雜訊：它的幅度分布服從高斯分布，而它的功率譜密度又是均勻分布的
即使是一維的高斯白雜訊，其幅度也不會服從高斯分布，而應該服從瑞利分布。二維不相關的復高斯白雜訊包絡服從指數分布（x2分布的自由度為2的特例）。n個不相關的復高斯白雜訊序列疊加後的復訊號包絡服從自由度為2n的x2分布。
?必須區分高斯雜訊和白雜訊兩個不同的概念?。
高斯雜訊是指雜訊的概率密度函式服從高斯分布，白雜訊是指雜訊的任意兩個取樣樣本之間不相關，兩者描述的角度不同。
白雜訊不必服從高斯分布，高斯分布的雜訊不一定是白雜訊。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# in
# 定義高斯分布函式，模仿matlab wgn 函式
# x :原始訊號
# snr 訊雜比
# outtype : 是否為複數，如果是輸入「complex」
defwgn
(x,snr,outtype)
: snr=
10**
(snr/10)
; xsum=0;
for i ,d in
enumerate
(x):
xsum=xsum+
abs(d)**2
; xpower=xsum/
len(x)
npower=xpower / snr;
l=len(x);if
(outtype==
'complex'):
a=np.random.randn(l)
*np.sqrt(npower/2)
+1j*np.random.randn(l)
*np.sqrt(npower/2)
else
: a=np.random.randn(l)
*np.sqrt(npower)
a=np.array(a)
a=a.reshape(
[l,1])
;return a
新增高斯白雜訊
matlab中雜訊功率 雜訊方差關係 以matlab中awgn函式為例說明 在matlab中無論是wgn還是awgn函式，實質都是由randn函式產生的雜訊。即 wgn函式中呼叫了randn函式，而awgn函式中呼叫了wgn函式。根據awgn的實現 可以知道 向已知訊號新增某個訊雜比 snr 的高斯...
matlab新增高斯雜訊
高斯雜訊即呈正態分佈的干擾雜訊，用作增加光譜的擾動或影象的干擾。主要對光譜加噪進行分析。其實matlab本身就有比較成熟的加噪函式imnoise，y1 imnoise y，gaussian m,v y為原始光譜，gaussian為雜訊型別為高斯，m為擾動均值，v為方差。方差0.01為強雜訊，0.00...
work python 向資料中新增高斯雜訊
高斯雜訊既是符合高斯正態分佈的誤差。一些情況下我們需要向標準資料中加入合適的高斯雜訊會讓資料變得有一定誤差而具有實驗價值。高斯雜訊還有一些其他用途但是我不太了解，這裡我是為了實現多項式擬合正弦曲線，生成資料時，採用了新增高斯雜訊的方法。在0 2 pi的區間上生成100個點作為輸入資料 x np.li...