在信号处理领域，加性高斯白噪声（AWGN）是一个常见挑战。它就像隐形的干扰者，悄悄混入你的数据中，影响结果准确性。那么，如何用Matlab优雅地解决这个问题呢？🤔

首先，明确噪声特性是关键！AWGN的特点是其功率谱密度均匀分布，且具有零均值和固定方差。在Matlab中，可以通过`awgn()`函数模拟添加噪声的过程，但若想去除噪声，则需采取滤波手段。常见的方法包括低通滤波器、中值滤波器等。例如，使用`lowpass()`函数可以有效抑制高频噪声，让信号更纯净。📈

此外，小波变换也是一种强大的工具。它能通过多分辨率分析，精准定位并剔除噪声成分。具体操作时，可利用`wavedec()`进行分解，再用`waverec()`重构信号，从而实现去噪效果。✨

总之，面对AWGN，冷静分析、合理选择算法才是制胜法宝！💪

Matlab 信号处理 去噪技巧