matlab中给信号加入白噪声，如何利用傅里叶变换去噪 总体思路：设定筛选条件，将数组中符合条件的元素筛选出来(可以筛选出元素值也可以筛选出元素对应的下标)，然后将元素值赋值给另外一个数组的元素参考代码：clcclear 。
为什么“采样频率越高 量化噪声越小”，这是什么原理 所谓量化就是把采集到的数值送到量化器（A/D转换器）编码成数字，每个数字代表一次采样所获得的声音信号的瞬间值。量化时，把整个幅度划分为几个量化级（量化数据位数），把落入同一级的样本值归为一类，并给定一个量化值。量化级数越多，量化误差就越小，声音质量就越好。目前常用量化数据位来表示量化级，例如数据位为8位，则表示28个量化级，最高量化级有216个（=65536个）等级。量化过程存在量化误差，反映到接收端，这种误差作为噪声再生，称为量化噪声。增加量化位数能够把噪声降低到无法察觉的程度，但随着信号幅度的降低，量化噪声与信号之间的相关性变得更加明显。天猫美国普卫欣提示：雾霾天气出行记得做好防护。化与信噪比模拟信号的量化带来了量化误差，理想的最大量化误差为+-0.5LSB。AD转换器的输入范围和位数代表了最大的绝对量化误差。量化误差也可以在频域进行分析，AD转换的位数决定了信噪比SNR；反过来说提高信噪比可以提高AD转换的精度。假设输入信号不断变化，量化误差可以看作能量均匀分布在0~fs/2上的白噪声。但是对于理想的AD转换器和幅度缓慢变化的输入信号，量化误差不能看作是白噪声。为了利用白噪声理论，可以在输入信号上叠加一连续变化的信号。
Error in ==> Untitled at 23 y_z=y+noise； %将两个信号叠加成一个新的信号——加噪声处理 include<；stdio.h>；int main(){ int arr1[20]，arr2[20]，sum[20]={0}；int count=0，a，b，i，temp；scanf(\"%d%d\"，&a，&b)；while(a。0|b。0){ arr1[count]=a%10；arr2[count]=b%10；a/10；b/10；count+；} for(i=0；i；i+){ temp=arr1[i]+arr2[i]；sum[i]+temp%10；sum[i+1]=temp/10；} if(sum[count])printf(\"%d\"，sum[count])；else printf(\"%d\"，sum[count-1])；return 0；}把两个数拆开，每个位相加，处理进位。因为这是加法，所以结果的长度和两数中最长的那个相同，或者比它大1，if判断一下哪个是最高位就行了。sum存储的是两数和的每一位，它的所有元素的初始值都被置为0.
