在早先的章节里，我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊，Median模糊等，它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用。在这些技术里，我们取像素周围的一小部分邻居，做一些类似于高斯平均权重，中值等替换掉中间的元素。简单说，移除一个像素的噪音是基于本地邻居的。噪音有一个属性，噪音一般被认为是具有零平均值的随机变量。假设一个像素噪音，p = p0 + n, 其中p0是像素的真实值，n是那个像素的噪音。你
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2024-08-12 14:11:51
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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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在了解了Linux的信号基础之后，Python标准库中的signal包就很容易学习和理解。signal包负责在Python程序内部处理信号，典型的操作包括预设信号处理函数，暂停并等待信号，以及定时发出SIGALRM等。要注意，signal包主要是针对UNIX平台(比如Linux, MAC OS)，而Windows内核中由于对信号机制的支持不充分，所以在Windows上的Python不能发挥信号系统
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2024-10-11 15:12:03
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雷达的典型噪声系数可以低至2或3分贝，也可以高至10分贝或更高。Typical noise figuresfor radars can be as low as 2 or 3 dB, and as high as 10 dB or more.相应的有效温度范围在170 K到2600 K之间。Correspondingeffective temperatures range from about 1
1.噪声量化图像噪声是图像在获取或传输的过程中受到随机信号干扰，妨碍人们对图像处理及分析处理的信号。很多时候将图像噪声看作多位随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即使用其概率分布函数和二概率密度分布函数。图像噪声的产生图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道受到噪声污染。常见的衡量信号噪声大小的方法是计算信噪比，对于图像
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2024-03-29 08:40:53
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一、简介（主要特点 + 适用场景 + 去噪方法）噪声类型类型属性分布模型主要特点适用场景去噪方法均匀噪声加性噪声均匀分布灰度扰动在指定范围内均匀分布，模拟广义背景噪声图像增强、噪声容忍测试、合成训练样本线性滤波（如均值滤波、GaussianBlur）高斯噪声加性噪声正态分布灰度值围绕均值上下波动，模拟传感器热噪声和读取误差图像去噪、滤波算法验证（如高斯滤波、双边滤波）高斯滤波、双边滤波、非局部均值
1.算法概述无线信道的小尺度衰弱特征可以分为三大类： 一类是由于多径传播导致短时间内幅度衰落；一类是由于多径的时延扩展引起时间色散导致的信道衰弱；一类是由于多普勒扩展引起频率色散导致的信道衰弱。当发射信号通过无线信道传播时，信号参数和信道时间色散与频率色散参数之间的关系决定了发射信号所经历的小尺度衰弱类型。 瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel）是一种无
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2023-09-08 10:00:46
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瑞利衰落一、概念 瑞利衰落是一种统计模型，用于传播环境对无线电信号的影响，例如无线设备使用的无线电信号。 瑞利衰落模型假设已经通过这种传输介质（也称为通信信道）的信号幅度将根据瑞利分布（两个不相关的高斯随机变量之和的径向分量）随机变化或衰减。 瑞利衰落被认为是对流层和电离层信号传播以及城市密集环境对无线电信号影响的合理模型。 在无线通信信道环境中，电磁波经过反射折射散射等多条路径传播到达接收机后，
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2023-12-20 10:06:10
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# 瑞利衰落与Python实现
在无线通信中，瑞利衰落是描述信号传播过程中由多径效应引起的信号强度变化的一种理论模型。简单来说，当信号经过不同路径到达接收端时，各路径信号会相互叠加，造成信号幅度的波动。这种现象在城市环境中尤为明显，因其建筑物、车辆等多种障碍物的干扰。
在本文中，我们将探讨瑞利衰落的概念，并使用Python实现一个简单的模拟。
## 瑞利衰落的基本原理
瑞利衰落适用于没有直
原创
2024-08-31 10:08:27
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一、瑞利分布（Rayleigh Distribution）瑞利分布的概率密度：期望：方差： 二、莱斯分布（Rice
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2023-12-05 14:13:32
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# 使用Python生成瑞利信道
在无线通信领域，信道的建模和仿真是一个关键的研究方向。其中，瑞利信道（Rayleigh channel）是非常重要的一种信道模型，通常用于模拟多径传播环境下的信号衰落。本文将介绍如何使用Python生成瑞利信道，并举例说明其在无线通信中的应用。
## 瑞利信道简介
瑞利信道模型假设信号传播过程中存在多个反射和散射路径，这些路径的长度不同，导致接收到的信号叠加
# Python拟合瑞利分布：一种实用的方法
## 引言
在统计学和概率论中，各种分布用于描述数据的特性与规律。其中，瑞利分布是一种重要的单峰分布，广泛应用于图像处理、信号处理和无线通信等领域。本文将介绍如何使用Python拟合瑞利分布，并通过实例加深理解。
## 瑞利分布概述
瑞利分布是一种重要的连续概率分布，具有以下概率密度函数（PDF）：
$$
f(x; \sigma) = \fr
在现代通信领域，瑞利信道建模是一种重要的信道模型，适用于多路径衰落的无线信号传输分析。随着无线通信技术的迅速发展，用户对通信质量与速度的要求不断上升，导致了信道建模技术的复杂性日益增加。本博文旨在以轻松的语气记录下我们在使用 Python 对瑞利信道进行建模的完整过程，包括初始技术痛点、演进历程、架构设计、性能优化、故障复盘和经验总结。
### 初始技术痛点
在项目启动时，我们面临的一大挑战便
【瑞利衰落信道】理论+模型+仿真引言小尺度衰落理论多径时延扩展产生的衰落效应平坦衰落频率选择性衰落多普勒扩展引起的衰落效应快衰落慢衰落多径衰落信道统计特性瑞利衰落信道的一阶统计特性瑞利衰落信道的二阶统计特性电平通过率（LCR）平均衰落持续时间（AFD）多径衰落信道模型建立基于clarke模型的成型滤波器法基于Jakes模型的正弦波叠加法多径衰落信道模型的仿真基于clarke的成型滤波器法仿真基于
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2024-01-22 20:55:38
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国网大部分的通信业务主要基于SDH通信网，其中光缆光纤在其基建设施中占有较大比例。光纤光缆测试是光缆施工、维护、抢修重要技术手段，采用OTDR(光时域反射仪）进行光纤连接的现场监视和连接损耗测量评价，是目前比较有效的方式。在介绍OTDR及其原理前，我们需要了解的有几个光学基本概念 - 瑞利散射、菲涅尔反射还有盲区1.瑞利散射和菲涅尔反射瑞利散射：瑞利散射是一种光学现象，属于散射的一种情况。又称“分
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2023-10-05 10:31:42
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目标产生无线信道中的小尺度衰落系数h(t)，其模服从瑞利分布：y(t) = h(t)*s(t) + n(t)Steps:（1）瑞利信道建模① 什么是瑞利分布？ 复高斯随机变量的模服从瑞利分布，即两个高斯随机变量的平方和开根号服从瑞利分布。② 如何产生服从高斯分布的随机变量？ 根据中心极限定理，N个独立同分布随机变量的和服从高斯分布。（2）Matlab 仿真③ 如何用Matlab产生服从高斯分布的随
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2023-12-20 10:00:31
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瑞利衰落信道的研究是损耗网络通信的重要内容。它用于模拟信号在多路径传播中由于各种因素而遭受的衰落，常见于移动通信、卫星通信等领域。理解瑞利衰落信道对通信系统设计、信号处理算法优化等具有重要意义。本文将通过流程图、源码分析等多种方式，详细探讨如何在Python中实现瑞利衰落信道的模拟。
### 技术原理
瑞利衰落信道的模型通常是基于多径传播的。信号通过多个路径到达接收端，每个路径都有不同的传播延
在通信系统中，瑞利信道常用于描述多路径传播环境下的信号衰落特性，为了更好地理解与模拟这一现象，本文将详细介绍如何使用 Python 来仿真瑞利信道，并结合备份策略、恢复流程、灾难场景等进行全方位的技术探讨和解决方案的展示。
## 备份策略
在仿真过程中，确保数据的安全和完整性至关重要，因此需要制定健全的备份策略。
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份] -->
# 瑞利信道仿真Python教程
## 引言
瑞利信道模型在无线通信中非常重要，主要用于描述多径传播环境下的信号衰落。本文将带领你一步一步完成瑞利信道的仿真，适合刚入行的小白。在开始之前，我们将明确整个仿真的流程，并列出每一个步骤及所需代码。
## 流程概述
以下是实现瑞利信道仿真的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -- | -- |
| 1 | 导入必要的库文件 |
| 2 | 设
瑞利分布（Rayleigh Distribution）回顾背景瑞利分布信道增益的计算信道产生待完善和整理参考链接 背景瑞利衰落被认为是对流层和电离层信号传播以及城市密集环境对无线电信号影响的合理模型。瑞利衰落是一种统计模型，该模型假设已经通过该传输环境（信道）的信号幅度将根据瑞利分布（两个不相关的高斯随机变量之和的径向分量）随机变化或衰减。瑞利分布是一个均值为0，方差为 瑞利衰落【2】能有效描述
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2023-10-10 09:20:39
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