有色噪声（Colored Noise）是指在频率上不均匀分布能量的噪声信号。相比于高斯白噪声，有色 噪声在频谱上的能量分布不是平坦的，而是存在频率相关性或偏差。不同颜色的噪声对应于不同的频率特性，常见的有色噪声包括：粉噪声（Pink Noise）：粉噪声在低频段有较高的能量，而在高频段逐渐减小。在频谱上，粉噪声的功率密度谱与频率成反比关系，也被称为1/f噪声。蓝噪声（Blu
本文介绍如何利用Python自行生成随机序列，实现了 Whichmann / Hill 生成器。参考： [1]Random Number Generation and Monte Carlo Methods(P.47) [2]简单产生白噪声的算法 [3]各种分布白噪声的产生 基本原理 本文粗略将随机数分为两种：均匀分布以及非均匀分布。均匀分布随机数通过非线性变换可得到
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2023-06-29 08:53:24
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Python-多维矩阵添加高斯噪声 文章目录Python-多维矩阵添加高斯噪声步骤一：创建多维矩阵涉及知识点1. 利用numpy创建多维随机矩阵2. 查看变量的数据类型3. 将变量的数据类型由float64转换为float32步骤二：定义添加高斯噪声的函数方法一：向多维矩阵中的元素逐个添加高斯噪声涉及知识点1. 获取变量的大小2. 生成具有高斯分布的随机浮点数方法二：定义一个与多维矩阵等大的高斯噪
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2023-09-12 09:58:53
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1.skimage的API noise_gs_img = util.random_noise(img,mode='gaussian') # gaussian 高斯加性噪声。
noise_salt_img = util.random_noise(img,mode='salt')#盐噪声，随机用1替换像素。属于高灰度噪声。
noise_pepper_img = util.random_n
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2023-07-03 16:17:03
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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
你的序列均值为零吗?方差随时间变化吗?值与延迟值相关吗?你可以用一些工具来检查你的时间序列是否为白噪音:创建一个折线图。检查总体特征，如变化的平均值，方差或延迟变量之间的明显关系。计算汇总统计。对照序列中有意义的连续块的均值和方差，检查整个序列的均值和方差(如年、月、日)。创建一个自相关的图。检查延迟变量之间的总体相关性。白噪声时间序列的例子在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并
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2023-07-07 11:26:41
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这篇也是很久之前写的，因为是之前的实验，然后写这篇的时候，因为python写的，而且是自己写的函数，完全就是根据定义和式子来写的代码，所以的话时间复杂度很高，跑的时候会比较慢，需要多等一会，不是代码问题添加椒盐噪声函数主要采用随机数来确定现在所在的像素点是否要添加噪声，由椒盐噪声阈值来确定，这个值可以自己定，随机生成的随机数如果大于这个阈值那么添加胡椒噪声，如果小于这个阈值那么添加盐噪声，不难，代
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2023-10-19 11:06:33
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一、随机噪声、高斯噪声和椒盐噪声1、效果展示 2、代码部分import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtCore import QThread
import random
class Noise(QThread):
def __init__(self):
super(Noise, self).__init__(
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2023-06-16 15:59:51
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几种常见噪声高斯噪声概率密度函数服从高斯分布的噪声。 产生原因： 1）图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀； 2）电路各元器件自身噪声和相互影响； 3）图像传感器长期工作，温度过高代码实现：def gasuss_noise(image,mean=0,var=0.001):
'''
手动添加高斯噪声
mean : 均值
var : 方差
'''
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2023-08-01 16:11:00
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一、什么是图像噪声？噪声在图像上常表现为一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，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。二、噪声来源—两个方面（1）图像获取过程中两种常用类型的图像传感器CCD和CMOS采集图像过程中，由于受传感器材料属性、工作环境、电子元器件和电路结构等影响，会引入各种噪声，如电阻引起的热噪声、场效应管的沟道
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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注释很重要Matlab对含噪声图像的滤波操作。噪声：高斯噪声（正态分布）均匀噪声用到的滤波器：高斯滤波器盒型滤波器中值滤波器用到的两种方法：直接conv2
fft2%%C1
figure;
tiledlayout(1,3);
img = imread("\LenaG.bmp");
fft = fft2(img);
nexttile;
imshow(img);
title("LenaG");
fft
Python给图像添加噪声具体操作
在我们进行图像数据实验的时候往往需要给图像添加相应的噪声，那么该怎么添加呢，下面给出具体得操作方法。
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2023-08-01 15:23:33
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目录1.椒盐噪声2.高斯噪声1.椒盐噪声椒盐噪声：噪声幅度基本相同(0或255)，出现位置随机def add_noise_salt_pepper(img, salt, pepper=None):
"""添加椒盐噪声
:param img:输入灰度图像
:param salt:salt的概率
:param pepper:pepper的概率
:return:im
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2023-07-07 11:26:50
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音频时域波形具有以下特征：音调，响度，质量。我们在进行数据增强时，最好只做一些小改动，使得增强数据和源数据存在较小差异即可，切记不能改变原有数据的结构，不然将产生“脏数据”，通过对音频数据进行数据增强，能有助于我们的模型避免过度拟合并变得更加通用。 我发现对声波的以下改变是有用的：Noise addition(增加噪音)、增加混响、Time shifting(时移)、Pitch shiftin
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2023-09-01 08:58:55
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教程 | 理解和实现自然语言处理终极指南（附Python代码）
机器之心
主题
自然语言处理
Python
根据行情，只有21%的数据目前是结构化的。谈话、发推文、在 WhatsApp上发信息以及其他各种各样的活动，都在持续不断的产生数据。而大多数这种数据都是以非结构化的文本形式存在的。最著名的例子有：社交媒体上的推文/帖子、用户到用户的聊天记录、新闻
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2023-08-24 19:29:24
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既然是去除噪声，接下来我们就介绍几种常见的噪声。02—常见噪声种类？首先我们介绍最著名的噪声——高斯噪声：无论是做什么的小伙伴，或多或少都会听说过高斯噪声。小白不想把复杂的数学公式拿上进行讲解，大家可以简单记成这种噪声符合正态分布就可以啦，我们用“影响图像处理最深远的人”的相片来直观的展现一下高斯噪声的样子。首先看一下没有噪声的的图片我们看一下在这张图片上加了0.08的高斯噪声的结果：可以值观的看
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，
问题导入在机器学习领域中，常见的一类工作是使用带标签数据训练神经网络实现分类、回归或其他目的，这种训练模型学习规律的方法一般称之为监督学习。在监督学习中，训练数据所对应的标签质量对于学习效果至关重要。如果学习时使用的标签数据都是错误的，那么不可能训练出有效的预测模型。同时，深度学习使用的神经网络往往结构复杂，为了得到良好的学习效果，对于带标签的训练数据的数量也有较高要求，即常被提到的大数据或海量数
本章主要讲图像复原与重建，首先是了解一下各种噪声的特点与模型，还有形成的方法。一些重点的噪声，如高斯噪声，均匀噪声，伽马噪声，指数噪声，还有椒盐噪声等。 本章主要的噪声研究方法主要是加性噪声。 标题图像退化/复原处理的一个模型噪声模型噪声的空间和频率特性一些重要的噪声概率密度函数（PDF）高斯噪声 import sys
import numpy as np
import cv2
import ma
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2023-09-26 16:59:14
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