在工程中，噪声处理对系统稳定性和精度至关重要。MATLAB 因其强大的数据可视化和工具箱，常用于噪声鲁棒性处理。本文介绍了使用高斯滤波器、中值滤波器和小波变换进行信号去噪的方法，并提到了 MATLAB 中的自适应滤波器和 Kalman 滤波器等其他资源，旨在帮助初学者掌握噪声鲁棒性处理技巧。
噪声鲁棒性的 MATLAB 实现
在实际工程应用中，往往会遭受到各种不可避免的噪声干扰，这种干扰对于系统的稳定性和精度都会造成不同程度的影响。因此，对于噪声的鲁棒性处理显得尤为重要。
MATLAB 作为一种广泛应用于科学计算与工程设计领域的编程语言，其强大的数据可视化功能和丰富的工具箱使其在噪声鲁棒性处理方面也有着广泛的应用。
下面，以去噪为例，介绍一种基于 MATLAB 的噪声鲁棒性处理方法。假设我们有一个包含高斯噪声的信号：
% 生成包含高斯白噪声的信号
Fs = 500; % 采样频率
t = 0:1/Fs:1
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