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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开门见山，直接使用 skimage 库为图像添加高斯噪声是很简单的：import skimage
origin = skimage.io.imread("./lena.png")
noisy = skimage.util.random_noise(origin, mode='gaussian', var=0.01)但是如果不用库函数而自己实现的话，有几个问题是值得注意的。彩图 or 灰度图读取图
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2023-08-11 16:39:00
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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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作者：宝言
SNR信噪比 = ------------------------- = ----------------------------------------- = &
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2023-11-11 20:11:37
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Musa 噪声是一种特殊类型的噪声，它是一种随机生成的信号，具有平坦的频谱特性。给音频添加 Musa 噪声可以模拟真实
原创
2024-05-09 14:19:22
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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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# 使用 Python 和 NumPy 生成高斯白噪声的完整指南
在信号处理、数据分析及机器学习领域，高斯白噪声是一种非常重要的信号。它通常用于测试各种算法和方法。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用 Python 的 NumPy 库生成高斯白噪声，适合开发者和对编程感兴趣的新手。
## 整体流程
以下是生成高斯白噪声的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
原创
2024-10-27 04:50:53
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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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python对音频进行加噪的处理方法python对音频进行加噪的处理方法 一、读取原始音频 1.scipy读取原始音频 2.pysoundfile读取音频 3.wave读取音频 4.librosa读取音频 二、加入指定信噪比的高斯白噪声 三、加入指定噪声，如DEMAND、Noise92等噪声库的噪声 为了实现我们相对来说是纯净音频的噪声添加，我们分三步走：第
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2023-06-15 11:47:10
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目录前言课题背景和意义实现技术思路实现效果图样例前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。?
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2024-07-13 15:30:17
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# 使用 Python Matplotlib 添加噪声
在数据科学和机器学习中，往往需要对数据进行处理和可视化。添加噪声的目的通常是为了模拟现实世界中的不确定性，或者进行数据扩充。本文将教你如何在 Python 中使用 Matplotlib 库添加噪声，并进行可视化。
## 处理流程
以下是实现“Python Matplotlib 加噪声”的基本步骤：
| 步骤 | 操作描述 |
|---
一、何为图像噪声？噪声是妨碍人的感觉器官所接受信源信息理解的因素，是不可预测只能用概率统计方法认识的随机误差。 举个例子： 从这个图中，我们可以观察到噪声的特点：1>位置随机 2>大小不规则。我们将这种噪声称为随机噪声（random noise），这是一种非常常见的噪声类型。 二、噪声的类型 噪声可以借用随机过程以及概率密度函数（Probability Den
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2024-05-20 23:01:15
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### Python图像加噪声：探索图像处理中的艺术与科学
随机获
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2023-10-23 19:42:54
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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） 时间 2017-02-16 14:41:39
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
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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Python-图像加噪 高斯噪声 高斯噪声(Gaussian noise)是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。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。 注意：“高斯白噪声的幅度服从高斯分布”的说法是错误的，高斯噪声的幅度服从瑞利分布。
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2023-12-16 20:08:41
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