（1）梯度下降模型梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有的参数上使用梯度下降算法，从而使得神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。反向传播算法是训练神经网络的核心算法，它可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值，从而使神经网络的模型在训练数据集上的损失函数达到一个较小值。假设用θ表示神经网络中的参数，J(θ)表示在给定的参数取值下，训练数据集上
MATLAB 中产生高斯白噪声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
1 加性高斯色噪声信道 对于高斯白噪声，不同时刻的样本值是不相关的。为方便，在实际应用中通常将在信号上叠加高斯白噪声，对一些算法性能进行评估。依据评估结果，指导工程设计实现。在实际工程中，高斯白噪声的不相关性并一定能够很好近似反映实际使用的噪声环境。这会使得利用高斯白噪声获得的性能评估结果通常是实际工程问题的过估计。本节将从接收通道的噪声简化模型出发，分析加性高斯噪声的相关性，讨论实际工程中常用
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。
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
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
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： &
高斯噪声是指噪声分布的概率密度函数服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，其产生的主要原因是由于相机在拍摄时视场较暗且亮度不均匀造成的，同时相机长时间工作使得温度过高也会引起高斯噪声，另外电路元器件自身噪声和互相影响也是造成高斯噪声的重要原因之一。图像的高斯噪声的概率密度函数如下： 其中z表示像素值，μ表示高斯噪声的平均值(期望)，σ是高斯噪声的标准差，表示高斯噪声的方差。高斯噪声的相关统计
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
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
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）
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;
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
1.dB （1）dB 是一个纯计数单位：dB = 10logX; X = 1000000000000000 = 10logX = 150 dB X = 0.0000000000
产生方法假设我们想要的高斯白噪声信号的功率谱密度为k（这里只考虑k为常数的情形）。1、wgn函数：noise = wgn(1,N,k*B,'linear'); % 功率P = 功率谱密度*B = k*B；其中前两个参数表示行列数，第三个参数表示信号功率P，要注意区分功率和功率谱密度的概念。此外，linear表示线性强度（linear power），单位为Watt。如果输入其
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
# 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
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白噪声，就是说频谱为一常数；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。 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”；同理，当随机的从均匀分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“均匀白噪声”。那么，是否有“非白的高斯”噪声呢？答案是肯定的，这就是”高斯色
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”；
高斯白噪声(White Gaussian Noise)中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声是分析信道加性噪声的理想模型，通信中的主要噪声源——热噪声就属于这类噪声。热噪声亦称白噪声，是由导体中电子的热震动引起的，它存在于所有电子器件和传输介质中。它是温度变化的结果，但不受频率变化的影响。热噪声是在所有频谱中以相同的形态
