python对语音文件加入高斯白噪声（带公式推导）1. 信噪比概念及计算公式2.已知信噪比，如何去产生固定功率的噪声3.完整代码 1. 信噪比概念及计算公式信噪比（Signal-to-noise ratio，缩写为 SNR 或 S/N），也称作信杂比或讯杂比。 信噪比，为有用信号功率(Power of Signal)与噪声功率(Power of Noise)的比。因此为幅度（Amplitude）
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2024-01-02 11:40:36
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在科技高度发展的今天，很多技术不断的进步。就在最近的几年里，出现了很多的名词，比如大数据、物联网、云计算、人工智能等等。其中大数据的发展是非常普及的，现在很多的行业积累了很多的原始数据，通过数据的分析我们可以得到对企业的决策有帮助的数据，也就是说我们可以通过大数据去看清未来。当然，大数据离不开数据分析，数据分析离不开数据，但是海量的数据总是出现很多我们需要的数据，以及我们需要的
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2023-12-13 23:15:27
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一、随机噪声、高斯噪声和椒盐噪声1、效果展示 2、代码部分import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtCore import QThread
import random
class Noise(QThread):
def __init__(self):
super(Noise, self).__init__(
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2023-06-16 15:59:51
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# 使用Python处理带有噪声的图片
在计算机视觉中，噪声是一种常见的问题，它会影响图像的质量和后续处理的结果。在本篇文章中，我们将展示如何使用Python来处理带有噪声的图片，包括噪声的添加与移除，并展示相关的代码示例。
## 什么是噪声？
图像噪声是指在图像捕获或传输过程中，随机产生的无意义干扰信号。这些噪声会使图像显得模糊或失真，主要类型包括盐和胡椒噪声、高斯噪声等。
## 添加噪
二维卷积（图像滤波）与一维信号一样，图像也可以用各种低通滤波器(LPF)、高通滤波器(HPF)等进行滤波。LPF有助于去除噪声，模糊图像等。HPF过滤器有助于在图像中找到边缘。OpenCV提供了一个函数cv.filter2D()来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。一个5x5平均滤波内核如下:操作如下:将该内核保持在一个像素之上，将该内核之下的所有25个像素相加，取其平均值，
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2023-06-16 15:59:40
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在本节中，我们描述一个重要的监督学习模型。
图 1：命名实体识别作为标记问题。这里有三种不同的实体类型：PERSON，LOCATION 和 COMPANY。对于每个实体类型，我们为该实体引入一个开始标签或者实体延续标签。标签 NA 表示这个词不是一个实体。
接下来，我们来介绍一个用于标记问题的特定生成模型——隐马尔可夫模型。我们先来确定一些监督学习的符号。我们假设我们的
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2024-09-11 11:33:09
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比较器输入噪声的仿真方法前言一、简单的概率问题二、噪声情况下的比较器三、基于最大似然估计的理论推导四、代码实现 前言 比较器噪声的分析一直是ADC设计无法绕过的话题，例如SDM SAR等等。常规的比较器有两种，一种是带预放大器pre amp的，一种是动态latch或者加一个动态的放大器。显然，如果是前者，由于预放大器的倍数一般较高，所以比较器的噪声就是预放大器的噪声，按照运放的噪声分析方法即可;
图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体，是人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。研究表明，人类获取的视觉图像信息在人类接受的信息中的比重达到75％，“百闻不如一见”便是非常形象的例子之一。在高度信息化条件下的今天，数字图像越来越得到普及和应用。然而，人们在获取和传输数字图像的同时，难免于图像数据被外界
为了验证滤波器的可使用性，我们用常用的sin函数来进行验证。其具体程序及运行结果如下：t=[0:1/1023:1];s=sin(2*pi*t);N=l
原创
2022-10-10 16:14:05
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生成对抗网络GANs理解（附代码） 生成模型和判别模型理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。判别模型比较好理解，就像分类一样，有一个判别界限，通过这个判别界限去区分样本。从概率角度分析就是获得样本x属于类别y的概率，是一个条件概率P（y|x）.而生成模型是需要在整个条件内去产生数据的分布，就像高斯分布一样，他需要去拟合整个分布，从概率角度分析就是样本x在整个分布中的产生的概率，即联合概率P（
数据白化处理的作用减少数据之间的相关性，尤其是做图像处理时，相邻像素点之间关联性较强，白化处理可以让相邻像素点之间的差异更加明显，减少数据冗余。数据冗余：在数据库中，同一数据存储多次的情况。数据白化处理的对象主要针对白噪声，白光等信号白噪声：白噪声是在较宽的频率范围内，各等带宽的频带所含的噪声能量相等的噪声，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程，也就是说，此信号在各个频段上的功率是一样的。
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2024-04-23 16:41:30
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recording It’s no mystery that Google saves a lot of your web activity. However, the company doesn’t save the recordings of audio when you speak to Google services (anymore). You can opt-in
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2024-04-28 16:13:23
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目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始，进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南，它并没有详细介绍主流的目标检测算法，这些算法读者可参考从 RCNN
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2024-05-13 22:09:28
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1.高斯噪声在空间域和频率域中，由于高斯噪声在数学上的易处理性，故实践中常用这种噪声模型。高斯随机变量z的PDF由下式给出：高斯噪声是指概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。高斯随机变量z的PDF由上式给出，其中z表示灰度值，u表示z的均值，σ表示z的方差。当z服从高斯分布时，其值有大约70%落在范围[(u-σ),(u+σ)]
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2023-09-09 21:37:35
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# Python对噪声数据的高斯平滑处理算法
在数据处理中，噪声是一个很常见的问题。为了减少噪声的影响，可以采用平滑处理算法来对数据进行处理。其中，高斯平滑是一种常用的方法，利用高斯函数对数据进行平滑处理，使数据变得更加平滑和连续。
## 高斯平滑算法原理
高斯平滑算法利用高斯函数对数据进行加权平均处理。具体而言，对于每个数据点，将其周围的数据点按照高斯函数的权重进行加权平均，从而得到平滑的
原创
2024-02-26 07:09:47
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产生原因？环境噪音噪音在生活中无处不在，我们人耳其实已经习惯于噪音的环境，日常生活里绝对没有噪音的环境不存在。录音噪音有一部分就来源于我们身边的环境里，为什么录音噪音我们又觉得很烦人？那是因为人们听音频文件的时候，比如一段对话、一首曲子，注意力集中在有效音频上，不希望有任何无关信号，虽然生活中我们习惯了无关信号，但是在音频作品里的无关信号，我们不能忍受。设备噪音声音进入麦克风是模拟信号，通过声卡转
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2024-08-05 09:17:20
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问题描述1、给定图像的采用低通滤波进行平滑处理，并观察处理结果。 (1) 分别采用ILPF、Butterworth、Gaussian滤波器； (2) 能量按照保留90%，95%，99%进行处理； (3) 注意观察振铃效应。 2、给定图像的采用高通滤波进行锐化处理，并观察处理结果。 (1) 分别采用LHPF、Butterworth、Gaussian滤波器； (2) 能量按照保留20%、10%、5%进
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2023-08-10 15:29:52
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作者：易执 Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能优化方法，希望能对你有所帮助！ 一、数据读取的优化读取数据是进行数据
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2023-11-03 12:03:26
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识、面试题等，资料免费分享！
原创
2024-10-30 23:01:21
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[toc] 随着数据科学和机器学习的快速发展，
原创
2023-06-24 09:11:52
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