noiseImag = sigma * randn( size ( img ) )
实部虚部和拆为高斯分布,唤山枣即为赖斯分唯举布。
noiseImg = sqrt ( ( img + noiseR ) .^ 2 + noiseI .^ 2 )
clear,clcA=1
sigma=1
fx=@(sigma,x,A)x./(sigma^2).*exp(-(A.^2+x.^2)./(2*sigma))*besseli(A.^2,2.027)
x=0:.01:10
y=fx(sigma,x,A)
figure(1)
plot(x,y,'r-')
grid on
xlabel('孝或r/巧毁伍σ'),ylabel('余宏p(r)')
hold on
这是我找到的租如,你看看clear,clc
A=1;
sigma=1;
fx=@(sigma,x,A)x./(sigma^2).*exp(-(A.^2+x.^2)./(2*sigma))*besseli(A.^2,2.027);
x=0:.01:10;
y=fx(sigma,x,A);
figure(1)
plot(x,y,'迟雹r-'弊旦启)
grid on。
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