高斯噪声代码JAVA，高斯噪声参数估计

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c#给图像加高斯噪声

1、网络用语中c是一个用来取缔一些不好的词汇的缩写，通常用来表达不适合在屏幕上或公共场合直接说出口的内容。

2、（1）应按照字母的笔顺和字母在三格中应占的位置书写。（2）每个字母都应稍向右倾斜，约为5°，斜度要一致。（3）大写字母都应一样高，占上面两格，但不顶第一线。

3、大写字母C，下标n，上标m，表示从n个元素中取出m 个元素的不同的方法数.如从5个人中选2人去开会，不同的选法有C(5，2)=10种。

4、C为碳的元素符号。作为化学式，它的含义为：表示碳单质，如金刚石，或者石墨。。表示金刚石或者石墨。。由碳元素组成表示金刚石或者石墨。。

5、C的计算公式：C表示组合方法的数量。比如：C（3，2），表示从3个物体中选出2个，总共的方法是3种，分别是甲乙、甲丙、乙丙（3个物体是不相同的情况下）。A的计算公式：A表示排列方法的数量。

Q1: 如何产生高斯白噪声

1、randn函数产生高斯分布序列，例如：y=randn(1，2500)；y=y/std(y)；y=y-mean(y)；a=0.0128；b=sqrt(0.9596)；y=a+b*y；y=rand(1，100)；均与分布 R＝exprnd(MU，m，n) 生成m×n形式的指数分布的随机数矩阵。

2、MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，一个是WGN，另一个是AWGN。WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。

3、可以使用AWGN和WGN产生高斯白噪声。WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。加性高斯白噪声 AWGN(Additive White Gaussian Noise) 是最基本的噪声与干扰模型。

4、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。

Q2: 如何用imagej为图像添加噪声

除此之外，ImageJ还能：1）进行图片的区域和像素统计，间距，角度计算；2) 能创建柱状图和剖面图，进行傅里叶变换。具体应用图像的区域和像素统计（大小），长度，角度以及阳性点密度和数量。

ImageJ的优势和限制ImageJ的优势在于它是、开源、跨平台的图像处理工具，其简单易用和可扩展性也非常有利于科学研究。然而，ImageJ也存在一些限制，如它并不支持真正的多线程处理、处理大型图像数据有些困难等。

单说调整对比度，可以试试开源的图像处理软件ImageJ。

载入图像，选择菜单ImageJ→Type→8-bi，t将彩色图像变为8位灰度图像。

ImageJ软件File - Open打开HE染色图片；Plugins - CLAHE增强局部对比度。CLAHE (Enhance Local Contrast)插件可增强图像的局部对比度从而增加图片清晰度，例如原始电镜图片经过CLAHE增强后更加清晰。

如果您需要对导出的LASX图像进行进一步的处理和编辑，可以考虑使用Photoshop。

Q3: matlab加高斯噪声

figure，imshow(c)，title(原始图象)； %显示原始图象g=imnoise(c，gaussian，0.1，0.002)； %加入高斯噪声figure，imshow(g)，title(加入高斯噪声之后的图象)； %显示加入高斯噪声之后上面倒数第二句就是在原图加上高斯噪声的效果。

MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，一个是WGN，另一个是AWGN。WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。

在原始信号上加噪声，首先要产生噪声。Matlab有两个函数可以产生噪声，wgn( )和awgn( )。

启动matlab后，启动此工具，添加下图所示模块。添加模块后，双击打开设置界面后，点击下方help，查看该功能说明。

matlab有一个函数很方便加入高斯白噪声 x是信号序列， y = awgn(x，SNR) 在信号x中加入高斯白噪声，信噪比SNR以dB为单位。x的强度假定为0dBW。

matlab 程序的文件代码是以.m文件的形式呈现的。将matlab代码编写进.m文件内然后运行即可。

Q4: ...求能把自适应滤波和小波软阈值降噪的matlab代码

本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理，然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法)，并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计，同时实现了对信号进行初步的降噪处理。

返回值THR是返回的阈值；SORH是软阈值或硬阈值选择参数；KEEPAPP表示保存低频信号；CRIT是熵名（只在选择小波包时使用）。

TPTR=rigrsure，自适应阈值选择使用Stein的无偏风险估计原理。TPTR=heursure，使用启发式阈值选择。TPTR=sqtwolog，阈值等于sqrt(2*log(length(X))).TPTR=minimaxi，用极大极小原理选择阈值。

这个能不能用自适应滤波器来做？原理是：如果把通信信道看成是一个“黑箱”，仅知道“黑箱”的输入和输出；以一个自适应滤波器作为这个“黑箱”的模型，并且使滤波器具有与“黑箱”同样的输入和输出。

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