对于一个学遥感或者说做图像处理的人来说，对噪声应该很敏感。但什么是加性噪声和乘性噪声，估计有部分并不很清楚。下面简要介绍之，噪声:不期望接收到的信号(相对于期望接收到的信号而言)---------------------白噪声(白杂讯)，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程，是功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的
所谓白噪音是指一段声音中的频率分量的功率在整个可听范围（0～20KHZ）内都是均匀的。由于人耳对高频敏感一点这种声音听上去是很吵耳的沙沙声。小说《白噪音》以美国中部小城镇——铁匠镇和坐落于该镇的“山上学院”为背景,描绘了杰克·格拉迪尼教授的家庭生活、山上学院的校园生活,以及小镇居民的日常生活和一次灾难事件中形形×××的表现,从而生动地展示了美国后现代社会生活。 白噪声或白噪音，是一种功率频谱密度为
概述 一般在物理上把它翻译成白噪声（white noise）。 白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。 所有频率具有相同能量的随机噪声称为白噪声。从我们耳朵的频率响应听起来它是非常明亮的“咝”声（每高一个八度，频率就升高一倍。因此高频率区的能量也显著增强）。 白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是
一，白噪声 白噪声序列，是指白噪声过程的样本实称，简称白噪声。白噪声是在较宽的频率范围内，各等带宽的频带所含的噪声能量相等的噪声，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程，也就是说，此信号在各个频段上的功率是一样的。X(t)（t=1，2，3……），如果是由一个不相关的随机变量的序列构成的，即对于所有s不等于t，随机变量X(t)和X(s)的协方差为零，则称其为纯随机过程
（1）带通噪声。带通噪声与白噪声相对又叫有色噪声，即在某个频带上信号的能量突然变大。这种噪声的典型例子为交流电噪声，它的能量主要集中在50Hz左右。对这种噪声的滤除可以先对语音信号进行加窗，然后再进行短时傅立叶变换并画出频谱图。在频谱图上，我们可以看出该噪声的能量主要集中在哪个频带上，得到此频带的上下限。根据此频带的上下限设计一个滤波器对语音信号进行滤波。一般情况下，该方法可以比较有效的去除带通噪
# 如何实现深度学习白噪声
## 简介
在深度学习中，白噪声是一种常见的数据处理方式，可以帮助模型更好地训练和泛化。本文将介绍如何实现深度学习中的白噪声处理，并教你如何操作。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[添加白噪声]
B --> C[训练模型]
C --> D[评估模型]
```
## 流程步骤
1. *
1. 白噪声主要是高斯白噪声。2. 为什么是高斯白噪声？ 高斯白噪声：1）这个噪声它是一个随机信号。2）“白”是指其功率谱的常数，这样他的自相关函数是狄拉克函数（冲激函数），由于它的自相关函数是冲激函数，这说明信号只与它自己相关，它的时延信号就相关，也可以形象地说这种信号是“翻脸不认人”；功率谱是常数，人们形象的用白色光包含七彩光来比喻，这种频谱又称为“白谱”。3）“高斯”是指这个噪声信号的信号
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2023-07-01 17:18:22
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概述 一般在物理上把它翻译成白噪声（white noise）。白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。 所有频率具有相同能量的随机噪声称为白噪声。从我们耳朵的频率响应听起来它是非常明亮的“咝”声（每高一个八度，频率就升高一倍。因此高频率区的能量也显著增强）。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色
所谓白噪音是指一段声音中的频率分量的功率在整个可听范围（0～20KHZ）内都是均匀的。由于人耳对高频敏感一点这种声音听上去是很吵耳的沙沙声。小说《白噪音》以美国中部小城镇——铁匠镇和坐落于该镇的“山上学院”为背景,描绘了杰克·格拉迪尼教授的家庭生活、山上学院的校园生活,以及小镇居民的日常生活和一次灾难事件中形形色色的表现,从
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2011-11-02 12:45:57
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rand产生的是[0，1]上的均匀分布的随机序列randn产生均值为0，方差为1的高斯随机序列，也就是白噪声序列rand产生的是均匀分布白噪声序列randn产生的是正态分布的白噪声序列MATLAB还提供了两个产生高斯白噪声的函数，一个是WGN，另一个是AWGN。WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。 1. WGN：产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个
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2023-08-10 14:33:55
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随着我国经济的发展，各种工程规模不断扩大、数量不断增多，这些工程在造福于人们并促进我国综合国力提高的同时，也在一定程度上带来一些工程机械噪声的问题。工程机械噪声的存在，不仅给工程机械的使用寿命带来不利影响，还在很大程度上给人们的身心健康和正常生活带来危害。这就要求我们，必须对工程机械噪声予以高度的重视，设法将工程机械的噪声降到最低。本文对工程机械噪声原理以及控制策略进行分析。 01
工程
一、预处理 纯随机性和平稳性进行检验，这个连个重要的检验称为序列的预处理。根据检验结果可以将序列分为不同的类型，对不同类型的序列会采取不同的分析方法。纯随机序列，又称为白噪声序列。 序列的各项之间没有任何相关关系，序列在进行完全无序的随机波动，可以终止对该序列的分析。白噪声序列是没有信息可以提取的平稳序列。平稳非白噪声序列，它的均值和方差是常数，通常是建立一个线性模型来拟合该序列的发展，
电机噪声主要来自三个方面，即空气噪声、机械噪声和电磁噪声，但有时也会将电路内部噪声列入噪声源之一。电路内部噪声主要来自电路自励、电源哼声以及电路元件中的电子流起伏变化和自由电子的热运动。 1空气噪声空气噪声主要由于风扇转动，使空气流动、撞击、摩擦而产生。噪声大小决定于风扇大小、形状、电机转速高低和风阻风路等情况。 风扇直径越大，噪声越大，减小风扇直径10%，可以减
从声音产生的机理分析，我们可肯定地讲，振动和噪声是相伴相随的一对难兄难弟，要解决噪声问题，首要先解决好振动问题。振动和噪声，是电机产品非常关键的两个性能指标，也是电机使用客户可以直接感知的质量性能，如果电机的振动性能不符合要求，会导致电机及被拖动设备发生运行的不平稳，乃至过早地发生机械故障；噪声，主要是对于环境的一种声音污染，是对于听觉的不良刺激。噪声大的电机会引发人的一种不适感，比如烦
介绍噪声控制的基本概念环境中存在两种类型的噪声。一种是由湍流(turbulet noise)引起的，完全是随机的。湍流噪声将其能量均匀地分布在各个频带上。它被称为宽带噪声，例如喷气式飞机的低频声音和爆炸的脉冲噪声。另一种噪声叫做窄带噪声，它把大部分能量集中在特定的频率上。这种类型的噪声与旋转或重复的机器有关，所以它是周期性或近乎周期性的。窄带噪声的例子包括运输中的内燃机、作为辅助电源的压缩机和冰箱
叶变换频谱分析仪(Fourier)首先对时域的信号数字化，然后进行快速傅立叶变换(FFT)，并显示变换后各频谱分量 析单次出现信号?可同时获得测量信号的幅度和相位?目前技术条件下，其频率范围、灵敏度和动态范围都不如超外差式频谱分析仪。时域跟频域的区别：正弦波在频域内是一根谱线；方波在频域内是无穷根谱线，谱线间的距离固定为方波周期的倒数；一个瞬变过程的频谱是连续的；冲击函数的频谱是平的；需
系统的状态方程为：这个状态方程是根据上一时刻的状态和控制变量来推测此刻的状态，wk-1是服从高斯分布的噪声，是预测过程的噪声，它对应了 xk 中每个分量的噪声，是期望为 0，协方差为 Q 的高斯白噪声wk-1~N(0,Q),Q即下文的过程激励噪声Q.观测方程为：vk是观测的噪声，服从高斯分布，vk~N(0,R),R即下文的测量噪声R。卡尔曼滤波算法有两个基本假设: ( 1) 信息过程的足够精确的模
白噪声一、白噪声定义及性质在时间序列中，最简单的平稳过程(纯随机过程)就是白噪声过程(White Noise)，具体如下： {} 是白噪声过程，如果满足： 也就是均值为0，方差为 ，协方差为0 (无自相关性) 的序列，简单记为 从白噪声序列的协方差为0可以得到，其ACF除在0处之外均为0，即 只有当序列为白噪声序列才有上述的关系，容易出错的是，很多人往往计算时会下意识默认序列为平稳序列，于是
MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，一个是WGN，另一个是AWGN。WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。 1. WGN：产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。 y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 y = wgn(
matlab中rand函数是产生0到1的随机分布，matlab中randn函数是产生标准正态分布，randint是产生整数随机数，默认为0和1 >> rand(3) ans = 0.8147 0.9134 0.2785 0.9058 0.6324 0.5469 0.1270 0.0975 0.9575 >> randn(3) ans = -0.4326 0.2877 1.
