设计频域滤波器消除噪声 1.选择灰度图像：Lena； 2.对该灰度图像添加高斯噪声； 3.设计高斯低通滤波器以降低噪声：

addnoise(A,sz) A：图像矩阵sz：图像的噪声比（0 到 100） 该函数取图像和噪声比，然后输出具有均匀噪声的灰度图像。 均匀噪声范围从 0 到 255。

详细讲解了白噪声添加和输出，每一句都添加了详细的注释。 对数据的要求也做了些说明，很容易看懂并理解。

噪声图用于评估世界各地城市的噪声水平。 产生噪声图的方法主要有两种：一种是通过对周围环境（例如交通流量，建筑物分布等）的理论模拟来产生噪声图；另一种方法是通过对周围条件的理论模拟来产生噪声图。 另一个是使用来自噪声监控器的实际测量数据来计算噪声水平。 当前，文献主要集中在考虑更多因素，这些因素在基于噪声测量生成噪声图的过程中，在理论模拟和插值方法期间影响声音传播。 尽管在仿真过程中考虑了许多因素，但噪声图必须通过实际的噪声测量来校准。 因此，获得噪声数据的方式对于产生和校准噪声图都是重要的。 但是，很少有文献提及有关在放置指定数量的噪声传感器时确定正确的监视位置并给出由它们产生的数据所产生的噪声图的偏差的规则。 在这项工作中，利用矩阵灰色绝对关联度理论，我们计算出了最精确的噪声表面与内含指定数量的噪声数据的不同内插值之间的关系度。 我们发现，用噪声数据的不同组合绘制的曲面产生的关联度最高，而精确度最高。 然后，我们在总数中确定最低的一个，并计算出在制作噪声表面时将其排除在外的相应偏差。 以相同的方式处理左噪声数据，我们一一找出了左数据中最不重要的数据。 通过这种方法，我们优化了大约2

中值滤波器是一种非线性数字滤波技术，常用于通过拉普拉斯分布去除噪声。 中值滤波器的主要思想是逐个条目遍历信号条目，用相邻条目的中值替换每个条目。 邻居的模式称为“窗口”，它在整个信号上逐项滑动。

Matlab代码sqrt OLIM-for-Lorenz63 C和Matlab代码的集合，用于计算受小白噪声干扰的Lorenz'63的准势 该软件包包含用于可视化和分析随机Lorenz'63模型的C和Matlab源代码（请参见PDF文件README_Lorenz63.pdf）。 C源代码 （1）olim3D4Lorenz63.c，用中点正交规则[5]实现3D有序线积分方法的C源代码。 向量场是洛伦兹向量场。 无需输入。 输出文件： LorenzQpot_rho <...>。txt包含一列3D网格点处的准势值。 它的名称在1440行中分配。 parameters_rho <...>。txt包含具有以下参数的列向量：XMIN，XMAX，YMIN，YMAX，ZMIN，ZMAX，NX，NY，NZ，sigma，beta，rho，x_ipoint.x，x_ipoint.y，x_ipoint .z，K，SSF，其中结构myvector x_ipoint是针对其计算拟势的渐近稳定平衡，而SSF是子采样参数：如果NX = NY = NX = SSF·n + 1，则输出值的数量LorenzQpot_rho

摘要：主要针对噪声干扰中的噪声调相干扰信号进行研究， 通过分析噪声调相干扰信号的性能及其对直接序列扩频通信系统的影响， 建立了干扰系统和噪声调相干扰信号的仿真模型。根据仿真得出的系统影响误码率曲线，分析了不同干扰频率和不同干扰带宽下的噪声调相干扰信号对直扩系统的干扰效果， 并得出了有效的结论。 　　0  引言 　　噪声干扰是一种幅度、频率、相位按随机和无规则变化的电磁波信号， 包括纯噪声干扰和各种噪声调制干扰， 由于它们对各种工作方式下的通信系统都会产生明显的干扰效果， 所以是最重要的一种干扰方式。下面主要针对噪声干扰中的噪声调相干扰信号进行研究， 分析其对直接序列扩频通信系统的影响， 仿

Fluent噪声相关培训资料，ANSYS Fluent软件噪声预估方法可以正确帮助设计师认识噪声机理，为飞机降噪设计提 供理论基础和指导原则

根据相位噪声测量相对于频率计算RMS时间抖动，请参阅： [1] - “振荡器相位噪声和采样时钟抖动”（RETHNAKARAN PULIKKOONATTU） 链接： https : //documents.epfl.ch/users/p/pu/pulikkoo/private/report_pn_jitter_oscillator_ratna.pdf [2] - “将振荡器相位噪声转换为时间抖动”ADI 公司 (ADI) 应用笔记 MT-008： 链接： http : //www.analog.com/en/content/0,2886,760__91502,00.html

6.4.3线性噪声仿真 双击S参数仿真控制器，选择【Noise】选项卡，选中【Calculate noise】项，允许在仿真中进行计算线性噪声。 (2)在“Noise input port”中输入1，表示噪声输入端口为端口1：在“Noise output port”中输入2，表示噪声输出端口为端口2 (3)在【Mode】项中选择噪声源的分类方式为“Sort by value”，按照噪声源产生噪声的大小对噪声源进行分类。 (4)单击工具栏 按钮，重新执行仿真 (5)仿真结束后，在数据显示窗口中添加数据列表，并选择“port2.NC.name”和“port2.NC.vnc”作为显示的数据来源，单击 按钮显示端口2的噪声相关数据，如图6-23所示。