雷达的典型噪声系数可以低至2或3分贝，也可以高至10分贝或更高。Typical noise figuresfor radars can be as low as 2 or 3 dB, and as high as 10 dB or more.相应的有效温度范围在170 K到2600 K之间。Correspondingeffective temperatures range from about 1
在早先的章节里，我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊，Median模糊等，它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用。在这些技术里，我们取像素周围的一小部分邻居，做一些类似于高斯平均权重，中值等替换掉中间的元素。简单说，移除一个像素的噪音是基于本地邻居的。噪音有一个属性，噪音一般被认为是具有零平均值的随机变量。假设一个像素噪音，p = p0 + n, 其中p0是像素的真实值，n是那个像素的噪音。你
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2024-08-12 14:11:51
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一、何为图像噪声？噪声是妨碍人的感觉器官所接受信源信息理解的因素，是不可预测只能用概率统计方法认识的随机误差。 举个例子： 从这个图中，我们可以观察到噪声的特点：1>位置随机 2>大小不规则。我们将这种噪声称为随机噪声（random noise），这是一种非常常见的噪声类型。 二、噪声的类型 噪声可以借用随机过程以及概率密度函数（Probability Den
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2024-05-20 23:01:15
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在了解了Linux的信号基础之后，Python标准库中的signal包就很容易学习和理解。signal包负责在Python程序内部处理信号，典型的操作包括预设信号处理函数，暂停并等待信号，以及定时发出SIGALRM等。要注意，signal包主要是针对UNIX平台(比如Linux, MAC OS)，而Windows内核中由于对信号机制的支持不充分，所以在Windows上的Python不能发挥信号系统
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2024-10-11 15:12:03
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一、瑞利分布（Rayleigh Distribution）瑞利分布的概率密度：期望：方差： 二、莱斯分布（Rice
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2023-12-05 14:13:32
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1.噪声量化图像噪声是图像在获取或传输的过程中受到随机信号干扰，妨碍人们对图像处理及分析处理的信号。很多时候将图像噪声看作多位随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即使用其概率分布函数和二概率密度分布函数。图像噪声的产生图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道受到噪声污染。常见的衡量信号噪声大小的方法是计算信噪比，对于图像
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2024-03-29 08:40:53
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瑞利衰落一、概念 瑞利衰落是一种统计模型，用于传播环境对无线电信号的影响，例如无线设备使用的无线电信号。 瑞利衰落模型假设已经通过这种传输介质（也称为通信信道）的信号幅度将根据瑞利分布（两个不相关的高斯随机变量之和的径向分量）随机变化或衰减。 瑞利衰落被认为是对流层和电离层信号传播以及城市密集环境对无线电信号影响的合理模型。 在无线通信信道环境中，电磁波经过反射折射散射等多条路径传播到达接收机后，
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2023-12-20 10:06:10
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# Python拟合瑞利分布：一种实用的方法
## 引言
在统计学和概率论中，各种分布用于描述数据的特性与规律。其中，瑞利分布是一种重要的单峰分布，广泛应用于图像处理、信号处理和无线通信等领域。本文将介绍如何使用Python拟合瑞利分布，并通过实例加深理解。
## 瑞利分布概述
瑞利分布是一种重要的连续概率分布，具有以下概率密度函数（PDF）：
$$
f(x; \sigma) = \fr
瑞利分布（Rayleigh Distribution）回顾背景瑞利分布信道增益的计算信道产生待完善和整理参考链接 背景瑞利衰落被认为是对流层和电离层信号传播以及城市密集环境对无线电信号影响的合理模型。瑞利衰落是一种统计模型，该模型假设已经通过该传输环境（信道）的信号幅度将根据瑞利分布（两个不相关的高斯随机变量之和的径向分量）随机变化或衰减。瑞利分布是一个均值为0，方差为 瑞利衰落【2】能有效描述
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2023-10-10 09:20:39
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文章目录Rayleigh分布定义期望和方差高斯分布的仿真均匀分布可以仿真任意均匀分布仿真瑞利分布均匀+瑞利 仿真高斯分布窄带高斯进一步一维包络和一维相位分布我们目前作的工作的出发点和思路二维包络和二维相位分布高斯过程通过非线性系统背景 和 补充定理背景补充定理平方器数字特征密度函数 Rayleigh分布定义F(x)自己积一下很快期望和方差这里对于期望的处理狠有意思高斯分布的仿真均匀分布可以仿真任
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2024-07-11 22:57:09
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一、简介（主要特点 + 适用场景 + 去噪方法）噪声类型类型属性分布模型主要特点适用场景去噪方法均匀噪声加性噪声均匀分布灰度扰动在指定范围内均匀分布，模拟广义背景噪声图像增强、噪声容忍测试、合成训练样本线性滤波（如均值滤波、GaussianBlur）高斯噪声加性噪声正态分布灰度值围绕均值上下波动，模拟传感器热噪声和读取误差图像去噪、滤波算法验证（如高斯滤波、双边滤波）高斯滤波、双边滤波、非局部均值
瑞利分布 当一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分布时，这个向量的模呈瑞利分布。瑞利分布是最常见的用于描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接受包络统计时变特性的一种分布类型。两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。 是不是感觉好抽象，有人问，为什么会产生瑞利分布？这是因为瑞 ...
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2021-10-13 19:57:00
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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。Python Numpy random.rayleigh() 瑞利分布。原文地址：Python Numpy random.rayleigh() 瑞利分布...
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2022-06-08 05:14:08
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一、图像噪声基本概念噪声在图像上常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般噪声信号与要研究的对象不相关，其以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说即噪声让图像不清楚。二、常见噪声的分类1、高斯噪声高斯噪声是指其概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。若一个噪声，其幅度分布服从高斯分布，且其功率谱密度又是均匀分布，则称为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数
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2024-04-14 11:58:17
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噪声高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。除常用抑制噪声的方法外，对高斯噪声的抑制方法常常采用数理统计方法。 所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩
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2023-11-03 19:50:14
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1.算法概述无线信道的小尺度衰弱特征可以分为三大类： 一类是由于多径传播导致短时间内幅度衰落；一类是由于多径的时延扩展引起时间色散导致的信道衰弱；一类是由于多普勒扩展引起频率色散导致的信道衰弱。当发射信号通过无线信道传播时，信号参数和信道时间色散与频率色散参数之间的关系决定了发射信号所经历的小尺度衰弱类型。 瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel）是一种无
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2023-09-08 10:00:46
597阅读
# 伽马分布噪声Python实现教程
## 简介
在本教程中，我将向你展示如何使用Python实现伽马分布噪声。作为一名经验丰富的开发者，我将逐步引导你完成整个过程，并提供详细的代码示例和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[生成伽马分布随机数]
B --> C[添加噪声到数据集]
C --> D[结束]
```
原创
2024-07-12 05:34:05
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# Python 高斯分布噪声与其应用
在数据科学和机器学习的领域，噪声是一个常见的问题，它会对模型的拟合效果产生显著影响。高斯分布噪声是统计学中一个重要的概念，因为它在许多自然现象中都表现得非常普遍。本文将深入探讨高斯分布噪声的概念，并通过 Python 代码示例为您展示如何生成和使用高斯噪声。
## 什么是高斯分布？
高斯分布，又称正态分布，是一种非常重要的概率分布，其概率密度函数呈现出
# 瑞利衰落与Python实现
在无线通信中，瑞利衰落是描述信号传播过程中由多径效应引起的信号强度变化的一种理论模型。简单来说，当信号经过不同路径到达接收端时，各路径信号会相互叠加，造成信号幅度的波动。这种现象在城市环境中尤为明显，因其建筑物、车辆等多种障碍物的干扰。
在本文中，我们将探讨瑞利衰落的概念，并使用Python实现一个简单的模拟。
## 瑞利衰落的基本原理
瑞利衰落适用于没有直
原创
2024-08-31 10:08:27
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-04-05 00:45:26
350阅读
