# Python 加白噪声
## 引言
白噪声是指在一段时间内随机且独立地生成的信号。它是一种具有均匀频率分布的噪声，在时间和频率上没有任何特定的模式。在信号处理和机器学习中，白噪声常被用于模拟随机性和增加数据的多样性。Python提供了各种方法来生成和加入白噪声。本文将介绍如何使用Python生成和加入白噪声，并提供相关的代码示例。
## 生成白噪声
在Python中，可以使用`nump
原创
2023-08-31 12:17:20
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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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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.
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2024-06-05 22:28:09
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白噪声检验： 对数据序列的随机性做假设检验。可以用的方法：Ljung_Box检验。 python acorr_ljungbox()函数。from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
print(u'白噪声检验结果：',acorr_ljungbox(data, lags=2))#返回统计量和p值 lags为检验的延迟数原假设：是随机
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2023-06-15 00:50:25
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# 使用Python与OpenCV实现白噪声
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用Python的OpenCV库生成和显示白噪声图像。首先，我们先了解整个流程，然后再逐步地实现每个步骤。
## 整体流程
以下是实现白噪声的整体步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
|------|--------------
原创
2024-10-29 05:24:35
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# Python 数据加白噪声
## 引言
在数据分析和信号处理领域，添加噪声是一种常见的技术手段。噪声是指在测量或传输过程中引入的随机干扰信号，它能够模拟现实世界中的不确定性和随机性。其中，白噪声是一种特殊类型的噪声，它具有平均功率密度在所有频率上相等的特性。在本文中，我们将介绍如何使用Python生成并添加白噪声到数据中。
## 白噪声的性质
白噪声是一种随机信号，具有以下特性：
1
原创
2023-08-30 04:55:08
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matlab中噪声功率、噪声方差关系以matlab中awgn函数为例说明： 在matlab中无论是wgn还是awgn函数，实质都是由randn函数产生的噪声。即：wgn函数中调用了randn函数，而awgn函数中调用了wgn函数。 根据awgn的实现代码可以知道”向已知信号添加某个信噪比（SNR）的高斯白噪
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2023-10-07 21:10:39
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实验一：在正弦信号上叠加功率为-20dBW的高斯白噪声。1.实验代码%加性高斯白噪声信道-用awgn(x,snr)实现
t=0:0.001:10; %产生时间矢量t
x=sin(2*pi*t);
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2024-01-17 11:23:10
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在信号或者图像的降噪研究中，很多学者采用高斯白噪声添加到干净的样本中，来模拟含有噪声的样本，并以此来验证提出模型的降噪效果（比如降噪自编码器——Denoising Autoencoder）。有一次投稿，一个审稿人问为什么采用高斯白噪声? 如何保证添加噪声后，样本有指定的信噪比（Signal to Noise Ratio）?对于第一个问题，我自己一时回答不上来，于是就去网上查找资料。我相信这两个问题
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2024-04-17 07:50:59
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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
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2023-10-31 16:26:39
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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
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2024-01-07 21:04:12
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文章目录信道2.1 加性高斯白噪声信道2.1.1 awgn函数2.1.2 randn函数2.1.3 AWGN信道仿真2.1.4 Simulink中的AWGN模块仿真2.2 多径衰落信道2.2.1 Simulink中的多径衰落信道模块仿真 信道2.1 加性高斯白噪声信道加性高斯白噪声的均值为0，方差是噪声功率的大小。2.1.1 awgn函数MATLAB提供了awgn函数来在输入信号中叠加一定强度的
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2024-08-13 15:40:48
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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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在数字信号处理领域，白噪声和高斯白噪声是常见的概念。白噪声指的是频谱上均匀分布的信号，而高斯白噪声则特指其幅度服从高斯分布的白噪声。在 Python 中模拟和分析这些噪声，可以帮助我们了解它们的性质，用于音频处理、通信系统仿真等多种应用场景。
## 背景描述
在处理信号时，白噪声被广泛用于生成随机信号。四象限图可以帮助我们将白噪声和高斯白噪声的特性进行可视化比较。
1. 白噪声：频谱上每个频率
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
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2024-07-26 15:34:00
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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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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
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2024-01-29 23:22:02
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1. 图像噪声图像的采集、处理、传输等过程难免会受到噪声的污染，阻碍了人们对图像的理解和分析。1.1 椒盐噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常看到的一种噪声。 它是一种随机出现的白点或黑点。 它可能是亮区中的黑色像素或暗区中的白色像素，或两者兼有。 椒盐噪声可能是由图像信号的突然强干扰、模数转换器或比特传输错误引起的。 例如，传感器故障导致像素值为最小值，传感器饱和导致像素值为最大值。1.2
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2023-11-23 14:39:05
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摘要：在VS2010环境中应用Opencv，网上找到了很多配置方法，但大多都是老版本的，很多新手面对最新版本的Opencv无从下手，就给新手童鞋写了这么一篇超级详细的配置攻略，贴上来共享。要强调一点的就是，这种配置方法里使用的Opencv库是直接安装Opencv时候自带的dll库，在你的VS里面是无法调试Opencv的。如果需要调试Opencv，必须应用自己编译出来的Opencv库，具体怎么编译自
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2024-05-13 11:11:19
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