高斯滤波器信号去噪：Matlab实现源码

最新推荐文章于 2025-05-07 09:16:08 发布
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文章标签： matlab 图像处理 计算机视觉
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本文介绍了如何利用Matlab实现高斯滤波器进行信号去噪，通过生成含有高斯噪声的信号，然后使用高斯滤波器进行卷积处理，达到去噪目的。提供了相应的Matlab源代码，适用于初学者学习信号处理。

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高斯滤波器信号去噪：Matlab实现源码

在信号处理中，信号经常会受到噪声的干扰，给信号的分析与处理带来困难。通过信号去噪技术可以有效地降低噪声的干扰，提高信号的质量。高斯滤波器是一种常用的信号去噪技术，本文将介绍如何使用Matlab实现基于高斯滤波器的信号去噪，并提供相应的源代码。

高斯滤波器的原理是将每个像素点周围的像素值进行加权平均，权重由一个高斯函数决定。这样可以有效地去除图像中的高频噪声，保留图像中的边缘信息。在信号处理中同样可以应用此方法。

Matlab代码如下：

function [noisy_signal, denoised_signal] = gaussian_filter(n, var)
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使用MATLAB实现高斯滤波和频域滤波
code_welike的博客
06-21 1987
高斯滤波是一种线性平滑滤波器，它可以抑制图像中的噪声，并模糊图像。频域滤波是一种比空域滤波更高效的滤波方法，它利用傅里叶变换将图像从时域转换到频域进行滤波。在MATLAB中，可以使用“fft2”函数将图像转换为频域表示，并使用“ifft2”函数将其转换回时域。最终，通过将图像转换回时域并使用“imshow”函数显示图像，可以看到滤波后的结果。在这篇文章中，我们将介绍两种滤波方法，即高斯滤波和频域滤波，并提供相应的MATLAB源代码。然后，可以使用“imfilter”函数将滤波器应用于图像。
【滤波器】基于高斯滤波器实现信号去噪含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-21 1257
1 简介 基于Matlab软件平台研究了高斯滤波器对污染的语音信号的去噪效果.对比了加入噪声前后的语音信号的时域与频域图. 2 完整代码 t1=-1.5:0.01:1.5;t2=-1.5:0.01:1.5;%b1=ones(1,length(t2));b1=[zeros(1,100),ones(1,100),zeros(1,101)];%产生滤波器1y1=sqrt(pi)/0.25*exp(-((pi*t1).^2)/0.25.^2);z1=0.5*(erfc(pi/0.25*(t1-0.5))-e
高斯滤波 MATLAB
09-07
基于 MATLAB 高斯滤波 程序
MATLAB中去除噪声
最新发布
jk_101的博客
05-07 1275
数字图像容易受到各种噪声的影响。噪声是图像采集过程中存在误差的结果，这些误差导致像素值无法反映真实场景的真实强度。根据图像的创建方式，图像引入噪声的方式有若干种。例如：如果从用胶片拍摄的照片中扫描图像，胶片颗粒就是噪声源。噪声也可能源于胶片损坏，或由扫描仪本身引起。如果图像是以数字格式直接获取的，则采集数据的机制（例如 CCD 检测器）可能会引入噪声。图像数据的电子传输会引入噪声。​为了模拟上面列出的一些问题的影响，工具箱提供了 imnoise 函数，您可以使用该函数将各种类型的噪声添加到图像中。
matlab 去除高斯噪声
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1.读入一幅图像，利用’imnoise’函数，添加高斯噪声；>> clear all; >> sample = imread('sample.jpg'); >> gaussianSample=imnoise(sample,'gaussian'); >>imshow(gaussianSample);2.通过100次相加求平均的方法去除噪声。>> sumSample = zeros(500,500);
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