# 个人记录
自己关于给图像加噪声的实验，见文件：Add_Noise_to_Image.mlx。网页记录：https://blog.csdn.net/Dust_Evc/article/details/125583315
# 个人记录正态分布噪声、高斯噪声：
生成一个维度为Custom_size，均值为Mean，方差为Var的噪声：
Noise = Mean + sqrt(Var)*randn(Custom_size);其中，randn() 返回一个从标准正态分布中（均值为0，方差为1）得到的随机标量。
例1：
K>> Test = 3 + sqrt(0.5)*randn(1,102400); R = [mean(Test),sum((Test(1,:)-mean(Test)).^2)/(length(Test)-1)]
R =
3.0017565021829 0.501380264755088例2：
K>> Test = -7 + sqrt(0.01)*randn(1,102400); R = [mean(Test),sum((Test(1,:)-mean(Test)).^2)/(length(Test)-1)]
R =
-7.00017236519557 0.0100363870325614给原始数据RawData加上相对误差水平为Error_level的噪声：
NoiseData = RawData + Error_level*randn(size(RawData));例：
给正弦函数生成的数据加上相对误差水平为0.1的噪声：
% 定义函数f(x)
f = @(x) sin(x);
% 生成离散点
x1 = 0:1/100:2*pi;
F_Noise = f(x1) + 0.1*randn(size(x1)).*f(x1);
figure
plot(x1,F_Noise)这里的相对误差水平0.1也是上面的标准差，即sqrt(Var)
参考自/推荐阅读：
https://blog.csdn.net/xiaoyang591/article/details/118544118文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-507599.html
噪声种类及Matlab添加噪声_qq_45479499的博客-CSDN博客_matlab噪声文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-507599.html
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