怎么用matlab给声音加入噪音？

在matlab中无论是wgn还是awgn函数，实质都是由randn函数产生的噪声。即，wgn函数中调用了randn函数，而awgn函数中调用了wgn函数。

根据awgn的实现代码可以知道“向已知信号添加某个信噪比（SNR）的高斯白噪声”,

即：awgn(x,snr,’measured’,'linear’)，命令的作用是对原信号x添加信噪比（比值）为SNR的噪声，在添加之前先估计信号x的强度。

直接对原始信号添加噪声：

y=x+rand(length(x),1)

y=x+randn(length(x),1)）

1、打开Matlab，点击“新建脚本”，如下图所示。

2、在代码编辑区输入代码，先利用Imread函数读取图像，然后使用Imshow函数将图像展示出来，以便与添加噪声后的图像做对比。

3、Matlab中利用imnoise函数可以添加各种噪声，而使用“gaussian”参数就可以添加高斯噪声。

4、选择保存位置，并为m文件重命名，如下图所示所示，设置完成，点击“保存”。

5、这样，就在Matlab中为图像添加了高斯噪声，并且把一组对比图显示在同一个窗口中，如下图所示。

首先图像最少是二维的，图像有是有长宽两个属性组成的矩阵。一维信号是向量.

MATLAB 给图像添加噪声的命令为

imnoise

该函数的基本语法为：

g=imnoise(f,type,parameters)

f为是输入图像。函数imnoise在给图像添加噪声之前，将它转换为范围[0,1]内的double类图像。指定噪声参数时必须考虑到这一点。

g=imnoise(f,'gaussian',m,var)将均值M,方差为var的高斯噪声加到图像f上，默认值为均值是0，方差是0.01的噪声。

g=imnoise（f,'localvar',V)将均值为0，局部方差为V的高斯噪声添加到图像f上，其中V是与f大小相同的一个数组，它包含了每一个点的理想方差值。

g=imnoise(f,'localvar',image_intensity,var)将

均值为0的高斯噪声添加到图像f中，其中噪声的局部方差var是图像f的亮度值的函数。参量image_intensity和var是大小相同的向

量，plot(image_intensity,var)绘制出噪声方差和图像亮度的函数关系。向量image_intensity必须包含范围在

[0,1]内的归一化亮度值。

g=imnoise(f,'salt&pepper',d)用椒盐噪声污染图像f，其中d是噪声密度（即包括噪声值的图像区域的百分比）。因此，大约有d*numel（f）个像素受到影响。默认的噪声密度为0.05。

g=imnoise(f,'speckle',var)用方程g=f+n*f)将乘性噪声添加到图像f上，其中n是均值为0，方差为var的均匀分布的随机噪声，var的默认值是0.04。

g=imnoise(f,'poisson')从数据中生成泊松噪声，而不是将人工的噪声添加

到数据中，为了遵守泊松统计，unit8和unit16类图像的亮度必须和光子的数量相符合。当每个像素的光子数量大于65535时，就要使用双精度图像。亮度值在0到1之间变化，并且对应于光子的数量除以10e12。

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