高斯白噪声是一组具有高斯分布的随机数。例如,下面是平均值为noise_mu、方差为noise_var的噪声,高斯噪声是指概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声,通常,白噪声只能通过添加高斯白噪声并由randn生成高斯分布噪声来添加到原始图像中,假设你原图像的数据存在于矩阵变量A中,那么noise = A * randn(size(A));其中a是需要添加噪声的方差值。
高斯白噪声的二阶矩是不相关的,一阶矩是常数。如果噪声的幅度分布服从高斯分布,并且其功率谱密度是均匀分布的,则称为高斯白噪声,(生成,所以:randn函数生成高斯分布序列,例如:y = randn(;y = y/STD(y);y = y-均值(y);A=,n)(生成m行n列的m×n正态随机数)假设输入信号是x。