所以我们知道randn会产生高斯噪声，让我们看看它是如何工作的。>> some_number = randn();
>> disp(some_number);运行后，我们得到0.76388。再次运行它。我们得到另一个数字1.3958。您可以将尺寸传递给randn以生成填充有随机数的矢量或矩阵。假设我们想要一个五列1行向量。（[1 5]）>> some_numbe
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2024-04-18 12:33:14
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图像噪声噪声的作用：可以在训练数据集少的情况下使用各种噪声多模糊出几张图像作为训练集，从而提升模型的鲁棒性信噪比(SNR)信号与噪声的比率，信噪比越大，噪声越小常见噪声高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声产生的原因：
图像传感器在拍摄时不够明亮、亮度不够均匀电路元器件自身噪声和相互影响图像传感器长期工作，温度过高公式：Pout = Pin + XMeans + sigm
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2024-01-04 08:22:59
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因为去百度实习miss模式识别课程的一些课时，自己看了些资料补上，顺便实现以下，让自己有个更深的印象。高斯分布：GMM 混合高斯模型假如大学生的的男生和女生的身高分别符合高斯分布G1和G2，G1和G2的参数（均值u，方差sigma）都不知道。现在测得了某高中所有学生的身高，可惜的是测量人只记录了身高值，没有记录男女性别，也无从知道男女生的人数比例pi1，pi2。以上提到的参数G1，G2，pi1，p
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2024-07-08 23:08:38
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文章目录图像噪声模糊原理opencv的API归一化盒子滤波（一种均值滤波）高斯滤波代码实例 图像噪声图像噪声反应到图像上就是图像的亮度与颜色呈现某种程度的不一致性。其产生的原因很复杂，有的可能是数字信号在传输过程中发生了丢失或者受到干扰，有的是成像设备或者环境本身导致成像质量不稳定。 从噪声的类型上，常见的图像噪声可以分为如下几种：椒盐噪声（脉冲噪声）高斯噪声/符合高斯分布均匀分布噪声椒盐噪声
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2023-11-01 19:34:04
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本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。白噪声（white noise)是最简单的随机时间序列（stochastic time series)。在每一时刻，从一个正态分布中抽取一个值从而形成白噪声时间序列。并且，这个正态分布的参数是固定的，不会随着时间变化。所以，这种情况就是从一个固定的概率分布中重复抽取值形成时间序列。
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2023-10-13 16:00:03
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1. 环境工具语言：c语言 作图：gnuplot2. 高斯白噪声[ 1] 为什么要产生高斯白噪声在分析一个系统的抗噪声性能或者是一种对信号的调制方式分析的时候，在模拟信号通过信道的时候，使用的是高斯白噪声来模拟信道中的噪声模型，由此，在固定信噪比下，可以分析不同调制手段最终解调后受干扰的程度好坏，通信系统中的噪声是热噪声，而白噪声是近似于白噪声的，当对白噪声取值的时候，我们发现它符合高斯分布，故而
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2023-10-13 12:19:40
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一、图像类型二、图像去噪三、卷积的三种模式四、高斯卷积一、图像类型1、二值图像（Binary Image）一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜图像的存储。 二值图像 2、灰度图像（
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2024-08-11 07:21:42
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含义：高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到。作用：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。高斯噪声：首先，噪声在图像当中常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。简单来说，噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如
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2023-12-07 11:15:22
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最近交了数图作业，mark一下。 1.添加高斯噪声1.1 概率密度函数σ为z的标准差,z为均值,用E。1.2 生成高斯分布随机数序列方法由Marsaglia和Bray在1964年提出,C++版本如下: mu是均值,sigma是方差,X服从N(0,1)分布 double generateGaussianNoise(double mu, double sigma)
{
static doubl
在处理图像或信号时，添加高斯噪声可以用于测试和验证算法的鲁棒性。本文将详细介绍如何使用 Python 添加高斯噪声的过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南与性能优化。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境能够支持高斯噪声的生成。以下是必要的库安装和环境配置。
1. **Python 版本**：建议使用 Python 3.6 及以上版本。
2. **所需库
# Python高斯白噪声代码详解与应用
白噪声（White Noise）是一种在时间上具有随机性、均匀分布的信号，常用于模拟随机过程以及在信号处理中进行测试与验证。高斯白噪声（Gaussian White Noise）是一种特殊类型的白噪声，其幅度服从高斯分布。
本文将为大家介绍如何使用Python生成高斯白噪声，并探讨其在科学研究和工程应用中的实际意义。
## 什么是高斯白噪声
白噪声
原创
2023-09-04 09:38:50
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# 在Python中实现高斯噪声的教程
在许多计算机视觉和机器学习的应用中，添加噪声是一个常见的步骤，特别是高斯噪声。这篇文章将逐步教你如何在Python中实现高斯噪声。无论你是刚入行的小白，还是一名有经验的开发者，这篇文章都将为你提供清晰的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是添加高斯噪声的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的
白噪声，就是说频谱为一常数；也就是说，其协方差函数在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零；换句话说，样本点互不相关。 所以，“白”与“不白”是和分布没有关系的。当随机的从高斯分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“高斯白噪声”；同理，当随机的从均匀分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“均匀白噪声”。那么，是否有“非白的高斯”噪声呢？答案是肯定的，这就是”高斯色
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2023-12-16 09:38:47
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一、图像噪声基本概念噪声在图像上常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般噪声信号与要研究的对象不相关，其以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说即噪声让图像不清楚。二、常见噪声的分类1、高斯噪声高斯噪声是指其概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。若一个噪声，其幅度分布服从高斯分布，且其功率谱密度又是均匀分布，则称为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数
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2024-04-14 11:58:17
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图像滤波之高斯滤波(Gauss filter)概述：高斯滤波：高斯滤波在图像处理概念下，将图像频域处理和时域处理相联系，作为低通滤波器使用，可以将低频能量(比如噪声)滤去，起到图像平滑作用。高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具
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2023-11-15 19:41:15
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高斯噪声是一种随机噪声，在任选瞬时中任取n个，其值按n个变数的高斯概率定律分布。注：1,高斯噪声完全由其时变平均值和两瞬时的协方差函数来确定，若噪声为平稳的，则平均值与时间无关，而协方差函数则变成仅和所考虑的两瞬时之差有关的相关函数，它在意义上等效于功率谱密度。2,高斯噪声可以是大量独立的脉冲所产生的，从而在任何有限时间间隔内，这些脉冲中的每一个脉冲值与所有脉冲值的总和相比都可忽略不计。3,实际上
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2023-09-12 11:10:56
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图像噪声：椒盐噪声（脉冲噪声）：随机出现的噪声，成因可能是有影像信号受到突如其来的强烈干扰而产生，类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。高斯噪声：噪声密度函数服从高斯分布的一类噪声。由于高斯噪声在空间和频域中数学上的易处理性，这种噪声(也称为正态噪声)模型经常被用于实践中。高斯随机变量z的概率密度函数由下式给出：均值滤波： 采用均值滤波
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2023-10-27 11:17:20
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1.背景介绍高斯分布是一种常见的概率分布，用于描述实验或观察的随机变量在一组数据中的一种连续统计分布。高斯分布被广泛应用于各种领域，包括统计学、机器学习和人工智能。在这篇文章中，我们将讨论高斯分布的参数估计以及相关的估计器。1.1 高斯分布的基本概念高斯分布(也称正态分布)是一种对称的、单峰的、无穷长的分布，其概率密度函数(PDF)为：$$ f(x; \mu, \sigma^2) = \frac{
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2024-08-23 16:57:53
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几种常见的图像噪声最常见的图像处理形式之一就是去除图像的噪声，为此以下介绍几种常见的图像噪声形式高斯噪声所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）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。来源：图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀；电路各元器件自身噪声和相互影响；图像传感器长期工作，温度过高。处理方法：平均（卷积
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2023-12-24 13:36:04
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图像噪声在采集、处理和传输过程中，数字图像可能会受到不同噪声的干扰，从而导致图像质量降低、图像变得模糊、图像特征被淹没，而图像平滑处理就是通过除去噪声来达到图像增强的目的。常见的图像噪声有椒盐噪声、高斯噪声等。椒盐噪声椒盐噪声（Salt-and-pepperNoise）也称为脉冲噪声，是一种随机出现的白点或黑点，具体表现为亮的区域有黑色像素，或是暗的区域有白色像素，又或是两者皆有。 下面左侧为图像
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2024-06-16 09:42:46
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