python白帽子学习笔记（整合） 学习笔记目录python白帽子学习笔记（整合）前言一、基础篇1.正则表达式2.列表3.元组带上了枷锁的列表4.奇葩的内置方法5.格式化字符6.序列7.定义函数8.内嵌函数和闭包9.lambda表达式10.递归是什么？11.汉诺塔12字典13.集合14.打开文件15.异常总结二、模块篇1.os模块2.pickle模块3.random模块4.异常处理5.if esl
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2024-05-10 01:55:53
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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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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，
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2023-11-08 21:43:54
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平稳性检测 平稳性的定义：围绕一个常数上下波动且波动范围有限，即有常数均值和常数方差。如果有明显的趋势或者周期性，那它通常不是平稳序列。检测方法有三种： （1）时序图检测 （2）自相关系数和偏相关系数>>>>>>通过spss 截尾：就是在某阶之后，系数都为0 拖尾：就是有一个缓慢衰减的趋势，但是不都为02.不平稳的处理方法 差分法：一阶差分指的是原序列值相距一期
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2024-02-15 11:20:18
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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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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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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
# 白噪声与Python：探秘声音的奥秘
在我们的日常生活中，声音伴随我们左右，而“白噪声”则是其中一个非常有趣的现象。白噪声是一种包含了许多频率的声音，通常在听感上会给人一种“嘶嘶声”或“沙沙声”的效果。本文将介绍什么是白噪声以及如何在Python中生成白噪声，并探讨其应用。
## 什么是白噪声？
白噪声是一种声音信号，其特点是均匀覆盖整个听觉频谱。简单来说，白噪声的频率分布是平坦的，这意
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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白噪声检验也称为纯随机性检验， 当数据是纯随机数据时，再对数据进行分析就没有任何意义了， 所以拿到数据后最好对数据进行一个纯随机性检验acorr_ljungbox(x, lags=None, boxpierce=False) # 数据的纯随机性检验函数lags为延迟期数，如果为整数，则是包含在内的延迟期数，如果是一个列表或数组，那么所有时滞都包含在列表中最大的时滞中boxpierce为True时表
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2023-08-23 07:15:29
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一、白噪声白噪声（white noise）是指功率谱密度在整个频域内是常数的噪声。 所有频率具有相同能量密度的随机噪声称为白噪声。白噪声是指在较宽的频率范围内，各等带宽的频带所含的噪声功率谱密度相等的噪声。白噪声各频段的能量分布均匀，在人耳可听的频率范围内，具有相同能量的噪声称为白噪声。由于人耳对高频敏感一点，这种声音听上去是很吵的沙沙声。白噪声或白杂讯，是一种功率谱密度为常数的随机信号。换句话说
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2024-03-01 11:22:12
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字符串格式化、format、%、__doc__、迭代器、生成器简单介绍
字符串格式化 Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式、format方式 百分号的方式相对来说比较老，而format方式则是比较先进的方式，企图替换古老的方式，目前两者并存。1、百分号方式%[(name)][flags][width].[precision]t
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2023-12-16 12:10:59
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1.椒盐噪声(Salt Pepper Noise)椒盐噪声也称为脉冲杂讯，是图像中经常见到的一种杂讯，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素(或是两者皆有) ——维基百科1.1 关于椒盐噪声的几点注意噪点类型随机，即亮斑或暗斑(对应灰度图0、255)噪声概率为先验概率(如：噪声概率为0.1，数据点总数为100，而实际的噪点数并不一定为10)。关于先验概率与
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2023-11-06 16:25:19
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# 使用 Python 生成高斯白噪音
高斯白噪音是一种随机信号，通常用于音频信号处理、通信和其他领域。本文将为初学者详细讲解如何在 Python 中生成高斯白噪音。我们将通过以下几个步骤来完成这个任务：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 代码片段 |
|------|--------------------|-----
原创
2024-08-13 03:31:07
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一，函数调用定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。如下实例调用了printme（）函数：#!/usr/bin/python
# Function definition is here
def printme( str ):
"打印任何传入的字符串"
prin
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2023-11-19 10:47:02
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# Python添加白噪声
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用Python添加白噪声。白噪声是一种具有均匀频谱密度的随机信号，可以用于模拟一些实际情况，比如模拟电子设备中的噪声或者测试信号处理算法。我们将使用Python中的NumPy库来生成随机的白噪声，并使用Matplotlib库将其可视化。
## 整体流程
下面是添加白噪声的步骤的总体流程。
| 步骤 | 描述 |
|---|--
原创
2023-09-07 09:28:23
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# Python添加白噪声
在信号处理中，白噪声是一种随机信号，其功率谱密度在所有频率上均匀分布，类似于白光谱。在很多情况下，我们需要在信号中添加一些白噪声，以模拟真实环境中的信号情况，或者进行噪声消除等处理。
Python是一种功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以方便地对信号进行处理和分析。在Python中，我们可以使用numpy库来生成白噪声，并将其添加到信号中。
首先，我们需
原创
2024-05-28 03:58:42
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# 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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白钱白鸡python，是指在Python编程中遇到的一种常见问题，底层逻辑复杂，解决方案往往涉及多个方面。接下来记录下如何解决这一问题的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。
## 环境准备
首先，确保你的开发环境具备以下软硬件要求：
- **操作系统**: Windows 10 / Linux / MacOS
- **Python版本**: 3.6 及以上
各种分布白噪声的产生matlab3、各种分布白噪声的产生均匀分布白噪声的产生1、物理方法2、数学方法线性同余法、联合法、反馈位移寄存器法非均匀分布白噪声的产生1、理论方法反变换法、舍选抽样法、复合法、变换法、查表法2、常用的连续分布及其产生均匀分布、指数分布、正态分布、对数正态分布、威布尔分布、瑞利分布3、常用的离散分布及其产生伯努利分布、离散均匀分布、几何分布、泊松分布2014/8/12 哈
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2024-10-13 11:29:21
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