1. 图像噪声图像的采集、处理、传输等过程难免会受到噪声的污染，阻碍了人们对图像的理解和分析。1.1 椒盐噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常看到的一种噪声。 它是一种随机出现的白点或黑点。 它可能是亮区中的黑色像素或暗区中的白色像素，或两者兼有。 椒盐噪声可能是由图像信号的突然强干扰、模数转换器或比特传输错误引起的。 例如，传感器故障导致像素值为最小值，传感器饱和导致像素值为最大值。1.2
转载
2023-11-23 14:39:05
73阅读
白噪声(white noise)是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。 所有频率具有相同功率密度的随机噪声称为白噪声。 按幅度分布方式又可以分为均匀分布和高斯分布。1.均匀分布的白噪声1.1均匀分布均匀分布百度百科 在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）
转载
2023-10-19 19:24:55
638阅读
1.白噪声什么是白噪声对于时间序列{wt} 若满足下面三个条件，该序列为一个离散的白噪声（white noise）：每个时间点均值为0：E(wt)=0每个时间点方差为σ2：Var(wt)=σ2对于任意k≥1，自相关系ρk=0：Cov(wt,wt+1)=0使用matlab产生白噪声fs=10000; %采样频率
Ns=10000;
转载
2023-11-23 16:33:07
200阅读
1. 高斯白噪声：根据概率论的极限中心定理，大量相互均匀的、独立的微小随机变量的总和趋于高斯分布。对于平稳的高斯过程，由于其平稳性，他的数学期望和方差都是与时间无关的常数如果噪声n(t)的功率谱密度在的整个频率范围内都是均匀分布的，就称为白噪声。不符合该条件的就称为有色噪声。白噪声只是一种理想化的模型，实际上噪声的功
转载
2023-12-06 15:38:33
118阅读
高斯滤波原理在数字图像中的高斯噪声主要来源出现在采集期间。由于不良照明或高温引起的传感器噪声。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。高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似，都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。其窗口模板的系数和均值滤波器不同，均值滤波器的模板系数都是相同的为1；而高斯滤波器的模板
转载
2024-01-03 14:09:36
67阅读
matlab中噪声功率、噪声方差关系以matlab中awgn函数为例说明： 在matlab中无论是wgn还是awgn函数，实质都是由randn函数产生的噪声。即：wgn函数中调用了randn函数，而awgn函数中调用了wgn函数。 根据awgn的实现代码可以知道”向已知信号添加某个信噪比（SNR）的高斯白噪
转载
2023-10-07 21:10:39
258阅读
这几个概念的区别和联系：（转自：研学论坛 ） 白噪声，就是说功率谱为一常数；也就是说，其协方差函数在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零； 换句话说，样本点互不相关。（条件：零均值。） 所以，“白”与“不白”是和分布没有关系的。 当随机的从高斯分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“高斯白噪声”；
转载
2023-11-27 22:21:44
156阅读
一、白色噪声和有色噪声的定义1. 白噪声 所谓的高斯白噪声是指信号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（是一个常数）。系统表示过程中所用到的数据通常都是含有噪声的，从工程实际出发，这种噪声往往可以视为具有有理谱密度的平稳随机过程。白噪声是一种最简单的随机过程，是由一系列不相关的随机变量组成的理想化随机过程。其自相关函数为狄拉克函
转载
2024-01-25 20:44:40
325阅读
本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。白噪声（white noise)是最简单的随机时间序列（stochastic time series)。在每一时刻，从一个正态分布中抽取一个值从而形成白噪声时间序列。并且，这个正态分布的参数是固定的，不会随着时间变化。所以，这种情况就是从一个固定的概率分布中重复抽取值形成时间序列。
转载
2023-10-13 16:00:03
205阅读
0.前言：加性高斯白噪声信道（AWGN）、多径瑞利退化信道、多径莱斯退化信道。(1)瑞利衰落分布： 在移动无线信道中，瑞利分布是最常见的描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接收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。(2)莱斯衰落分布： &
转载
2023-10-19 12:39:22
217阅读
1 连续高斯白噪声和离散高斯白噪声有什么异同？实际场景中的高斯白噪声都是时间上连续的，而离散的噪声则常应用于计算机仿真中。离散噪声就是从连续的噪声数据中采样得到。2 两者的功率谱有什么含义？连续高斯白噪声的功率谱为功率密度（w/Hz或J）随频率分量（Hz）变化的情况，平均功率即为曲线的积分；已知白噪声的功率谱为常数，每个时间点的能量为，功率为无穷小。整个频带上平均功率为无穷大。另外，对于窄带高斯白
转载
2023-12-11 16:26:38
87阅读
在数字信号处理领域，白噪声和高斯白噪声是常见的概念。白噪声指的是频谱上均匀分布的信号，而高斯白噪声则特指其幅度服从高斯分布的白噪声。在 Python 中模拟和分析这些噪声，可以帮助我们了解它们的性质，用于音频处理、通信系统仿真等多种应用场景。
## 背景描述
在处理信号时，白噪声被广泛用于生成随机信号。四象限图可以帮助我们将白噪声和高斯白噪声的特性进行可视化比较。
1. 白噪声：频谱上每个频率
文章目录常见噪声及常用滤波方式一、常见噪声分类：高斯噪声椒盐噪声二、常见滤波方式1、中值滤波2、均值滤波3、高斯滤波三、完整代码 常见噪声及常用滤波方式一、常见噪声分类：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。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，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的
转载
2024-01-29 05:02:15
54阅读
引言在数值模拟应用中，经常在模拟信号中添加噪声数据，分析不同模型的信号解析能力。博文使用MATLAB中提供的awgn函数向信号X添加高斯白噪声，但从实现原理上分析了awgn的实现过程，这样读者可以通过其他语言实现这一过程。 MATLAB中可以方便的使用awgn将一定信噪比的高斯白噪声添加到理论信号中，产生添加噪声后的模拟信号。另一个函数wgn仅是产生高斯白噪声。[注：高斯白既标准正态分布]wgn
转载
2023-12-21 21:25:06
256阅读
百度百科上解释为“高斯白噪声，幅度分布服从高斯分布，功率谱密度服从均匀分布”，听起来有些晦涩难懂，下面结合例子通俗而详细地介绍一下。功率）趋近为常值，即噪声频率丰富，在整个频谱上都有成分，即从低频到高频，低频指的是信号不变或缓慢变化，高频指的是信号突变。时域有限，频域无限；频域有限，时域无限。那么频域无限的信号变换到时域上，对应于冲击函数的整数倍（由公式也可推得：）。即说明在时间轴的某点上，噪声
转载
2024-01-05 16:57:52
69阅读
# 高斯白噪声与Python中的实现
## 什么是高斯白噪声？
高斯白噪声是一种随机信号，它的特点是幅度在时间上是随机的，且符合高斯分布（正态分布）。在信号处理和统计分析中，高斯白噪声被广泛使用，特别是在模拟现实世界中的各种噪声和信号时。
其命名来源于数学家卡尔·弗里德里希·高斯（Carl Friedrich Gauss），他对高斯分布的研究奠定了现代统计学的基础。而“白”则是因为它的频谱在
# Python 高斯白噪声
## 简介
白噪声是一种具有均匀分布的随机信号，它的频谱在所有频率上具有相等的能量。高斯白噪声是一种特殊的白噪声，其随机变量具有高斯分布。在实际应用中，高斯白噪声经常用于模拟随机信号，例如在通信、图像处理和金融领域等。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种方法来生成高斯白噪声。
## 生成高斯白噪声的方法
### 方法一：使用numpy库生成高斯分布随
原创
2023-09-09 10:17:36
800阅读
几种常见的图像噪声最常见的图像处理形式之一就是去除图像的噪声，为此以下介绍几种常见的图像噪声形式高斯噪声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。来源：图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀；电路各元器件自身噪声和相互影响；图像传感器长期工作，温度过高。处理方法：平均（卷积
转载
2023-12-24 13:36:04
162阅读
高斯噪声是一种随机噪声，在任选瞬时中任取n个，其值按n个变数的高斯概率定律分布。注：1,高斯噪声完全由其时变平均值和两瞬时的协方差函数来确定，若噪声为平稳的，则平均值与时间无关，而协方差函数则变成仅和所考虑的两瞬时之差有关的相关函数，它在意义上等效于功率谱密度。2,高斯噪声可以是大量独立的脉冲所产生的，从而在任何有限时间间隔内，这些脉冲中的每一个脉冲值与所有脉冲值的总和相比都可忽略不计。3,实际上
转载
2023-09-12 11:10:56
204阅读
本文科普一下高斯白噪声（white Gaussian noise，WGN）。 百度百科上解释为“高斯白噪声，幅度分布服从高斯分布，功率谱密度服从均匀分布”，听起来有些晦涩难懂，下面结合例子通俗而详细地介绍一下。 白噪声，如同白光一样，是所有颜色的光叠加而成，不同颜色的光本质区别是的它们的频率各不相同（如红色光波长长而频率低，相应的，紫色光波长短而频率高）。白噪声在功率谱上（若以频率为横轴，信号
转载
2024-02-18 14:48:36
62阅读
