本文介绍了如何在MATLAB环境中为信号或数据添加不同类型和特性的噪声，帮助用户理解并应用噪声处理技术。
关于如何在MATLAB中进行噪声叠加的问题，下面给出方法的说明、代码示例以及具体的例子。
首先，在处理信号或图像数据时常需要加入一定量的随机噪声以模拟实际环境中的干扰情况。这可以通过生成符合特定分布（如高斯分布）的白噪声并将其与原始数据相加来实现。
以下是一个简单的MATLAB脚本，用于向一个已存在的时间序列中添加零均值、单位方差的标准正态分布噪音：
```matlab
% 假设已有信号为 x, 长度为 N
N = length(x); % 获取原始数据长度
mu = 0; % 设置噪声的平均值（这里使用标准正太分布）
sigma = 1; % 设定噪声的标准差
% 使用randn函数生成具有指定均值和方差的高斯白噪音
noise = mu + sigma * randn(1, N);
% 将生成的随机噪声与原始信号相加以形成新的含噪数据序列
x_noisy = x + noise;
```
此示例展示了如何使用`randn()`函数创建一个长度为N（即输入向量或数组元素数）的标准正态分布白噪音，并将其添加到给定的时间序列上。如果需要其他类型的噪声，可以根据具体需求调整参数或者采用不同的随机生成方法。
通过这种方式可以灵活地控制所加入的噪声水平及其统计特性，在信号处理、通信工程等领域有着广泛的应用价值。
5星
