入门MATLAB，如何是这两个循环生成的随机数相同
clear;clc
rng(0)
for i=1:4
x=rand(1,3);x
end
rng(0)
parfor i=1:4
y=rand(1,3);y
end
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
要使这两个循环生成相同的随机数，需要使用相同的种子来初始化随机数生成器。在MATLAB中，可以使用rng函数来设置随机数生成器的种子。在这种情况下，您已经使用了rng(0)来设置种子，因此只需要在第二个循环中再次使用rng(0)即可生成相同的随机数。请注意，如果您想要使用parfor循环来并行生成随机数，则需要使用spmd语句来设置种子。
下面是修改后的代码：
clear;clc
rng(0)
for i=1:4
x=rand(1,3);x
end
rng(0)
parfor i=1:4
rng(0)
y=rand(1,3);y
end
这将生成相同的随机数序列。
如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:均值滤波、中值滤波、高斯滤波在滤除噪声的过程中，无可避免的使图像的边缘细节和纹理信息所被滤除。针对此问题，Buades[1]等人提出了非局部均值滤波，它使图像中的冗余信息得到了有效地利用，在滤除噪声的同时将图像的细节特征进行了最大程度的保留。
非局部均值滤波使图像中的冗余信息得到了有效地利用，在滤除噪声的同时将图像的细节特征进行了最大程度的保留。
非局部均值滤波利用了自然图像中的每个小块都存在关联性，与均值滤波是对邻域内的所有像素求和再平均的方法不同，它先在整幅图像中寻找相似的图像块，再根据图像块的相似度大小来赋予其不同的权值，以此来实现图像去噪。