文章目录前言傅里叶变换的特点 前言上一节我们介绍了傅里叶变换的物理意义：对原函数进行傅里叶变换后取绝对值得到的曲线正好就是原函数的频率谱。这一节，我们继续通过几个特殊函数来介绍一下傅里叶变换的特点，下一节傅里叶变换在滤波技术中的应用。傅里叶变换的特点先来看下面两个高斯函数的傅里叶变换： 可以看出这种高斯函数傅里叶变换后仍然是一个高斯函数，且宽度是有限的，说明高斯函数是一个有限带宽的函数（带宽指频
## 实现信号加高斯白噪声的方法
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Python实现信号加高斯白噪声的过程。首先，让我们来看一下整个流程。
### 流程图
```mermaid
journey
title 实现信号加高斯白噪声的流程
section 步骤
1. 生成信号数据
2. 生成高斯白噪声数据
3. 将信号和噪声
在数据建模时，经常会用到多元高斯分布模型，下面就这个模型的公式并结合它的几何意义，来做一个直观上的讲解。1， 标准高斯函数高斯函数标准型：这个函数描述了变量 x 的一种分布特性，变量x的分布有如下特点：Ⅰ， 均值 = 0Ⅱ， 方差为1Ⅲ， 概率密度和为12， 一元高斯函数一般形式 一元高斯函数一般形式：我们可以令：称这个过程为标准化， 不难理解，，从z->x的过程如下：Ⅰ， 将 x
研究生期间主要研究的课题就是关于图像去噪内容的，我们最常用的方法就是向图片图片添加固定噪声浓度的高斯白噪声来模拟自然界中的真实含噪图片。但是具体加入的高斯白噪声到底是什么类型的噪声，他在图像中出现的频率，以及噪点的深度是多少也都是值得我们在意的地方，只有弄懂这些，你才会更深刻地理解向图像中添加高斯噪声的含义。一、高斯分布凡是学过概率统计的人，想必高斯分布是大家再熟悉不过
高斯滤波什么是高斯滤波？高斯滤波的实现高斯滤波的应用结论 什么是高斯滤波？高斯滤波是一种线性平滑滤波器，它使用高斯函数来加权图像中的像素值，以实现图像的模糊和去噪。高斯函数是一种钟形曲线，具有以下数学表达式：其中， 是像素的坐标， 是高斯函数的标准差，高斯滤波的基本思想是，图像中的每个像素都会受到其周围像素的加权影响，而且离目标像素越远的像素影响越小。这种加权方式有助于保留图像中的主要特征，同时
# 振动信号添加高斯噪声的Python实现
在信号处理的领域中，振动信号广泛应用于机器监测、故障诊断等方面。然而，实际获取的信号往往会受到环境噪声的干扰。高斯噪声是一种常见的噪声模型，很多实际问题都能够通过添加高斯噪声来模拟信号的干扰。在本文中，我们将探讨如何使用Python对振动信号添加高斯噪声，并提供完整的代码示例。
## 什么是高斯噪声？
高斯噪声是一种在许多自然现象中常见的随机噪声，
【 1. 信号的加法和乘法 】同一瞬时两信号对应值相加（相乘）。连续信号相加、乘离散序列相加、乘【 2. 信号的反转 】将 f(t) → f(– t) ， f(k) → f(– k) 称为对信号 f (·) 的的反转或反折。从图形上看是将f (·)以纵坐标为轴反转180°。【 3. 信号的平移 】将 f(t) → f(t – t0) ， f(k) → f(k – k0)称为对信号f (·)的平移。
高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。 （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说，一幅图像的边缘方向是事先
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2023-10-29 07:52:31
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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
一、前言： 关于高斯滤波在我的前一篇文章《数字图像基本处理算法》中有所谈及那篇只是介绍了高斯滤波的应用，现在这一篇将着重简介高斯滤波的原理和应用，一探个究竟！ 二、啥是高斯滤波？好吃么？ 高斯滤波，说白了就是一个函数来对输入的信号（其实这里的信号就是图像
2.4 指数信号：自然界衰变规律二（1）定义（2）单边指数的运算对称运算微分、积分运算：还是一个指数函数2.5 正弦、余弦函数3. 基本的离散信号数字信号和离散信号的区别是数字信号是离散时间信号,而离散时间信号不一定是数字信号。因为离..
原创
2021-07-27 13:52:53
464阅读
# 添加高斯白噪声到Python振动信号
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现在Python中给振动信号添加高斯白噪声。在本文中，我将向你展示整个过程的步骤，并提供每一步所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 步骤概述
下面是实现这一任务的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 生成振动信号 |
| 3 | 生成高斯白噪
原创
2023-09-07 13:11:22
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一、简介
1 高斯滤波器简介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。但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系数则随着距离模板中心的增大而减小。所以，高斯滤波器相比于均值滤波器对图像个模糊程度较小。
2 生成高斯滤波器模板（掩模）要产生一个3×3的高斯滤波器模板
原创
2021-07-08 16:58:23
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?1 概述文献来源：摘要：精确识别地震的开始时间对于正确计算地震的位置和用于构建地震目录的不同参数至关重要。由于背景噪声，无法精确确定弱事件或微地震的P波到达检测。在本文中，我们提出了一种基于改进的高斯拉普拉斯（MLoG）滤波器的新方法，即使在信噪比（SNR）非常弱的情况下也能检测开始时间。该算法利用去噪滤波算法对背景噪声进行平滑处理。在所提出的算法中，我们使用MLoG掩模来过滤地震数据。之后，我
文章目录序列1、概念2、序列的三种表示方法2.1、函数表示法2.2、数列的表示法2.3、图形表示法3、序列的运算3.1、基于幅度的运算3.2、基于对变量(n)的运算3.2.1、位移3.2.2、翻褶3.2.3、时间尺度变换3.3、既对幅度运算又对变量(n)运算3.3.1、差分运算3.3.2、卷积和运算3.3.3、相关运算3.3.4、复序列的共轭对称分量和共轭反对称分量 离散时间信号只在离散时间上
高斯白噪声信道仿真1 前言2 什么是加性高斯白噪声3 用MATLAB生成高斯白噪声的方法3.1 方法一：awgn函数3.2 方法二：randn函数4 AWGN信道系统仿真5 总结 1 前言为了记录学习的过程，打算开始在上写博文，博文的内容主要是涉及到通信的一些基本原理和matlab仿真。 今天就开始写第一篇吧，介绍通信系统仿真中如何添加加性高斯白噪声，以及高斯白噪声对系统性能的影响。2
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 简介为了有效消除信号中的噪声,提出一种改进小波阈值算法的信号去噪 方法.首先分析软阈值和硬阈值小波方法的优缺点,构造了一种任意阶可导的新阈值函数,然后通过调节参数的值来更好的获得阈值估计,最后在Matlab 2012平台对其去噪性能进行仿真测试.结果表明,相通于其它信号去噪方法,本文方法提高了信号的信噪比,降低了均方误差,达到了更好的消噪效果,具有更 高的实际应用价值.2 部分代码close
原创
2022-02-28 20:06:44
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【学习笔记】matlab进行数字信号处理（一）生成信号及信号的时域频域分析【学习笔记】matlab进行数字信号处理（二）信号的相关分析及幅值分析【学习笔记】matlab进行数字信号处理（三）数字滤波技术【学习笔记】matlab进行数字信号处理（四）信号的时频域分析b站视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV18E411f7ZQ?p=16&spm_id_f
常用的滤波器介绍 数字滤波器 定义数字滤波器是与模拟滤波器相对应的，我们在常用的离散系统中，使用数字滤波器。它的主要作用是利用离散时间系统的特性，在这里时间就是一个变量，然后在对外部输入的信号，进行处理，这里的输入信号一般都是广义上的波形型号，信号可以是电压、电流、功率等。当然也有类似于频率等这种。在实际的操作中，我们也可以把输入的信号波形变成输出，也就是将输入和输出倒置。从而实现我
