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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# Python中的噪声数据处理
在数据科学和机器学习中，数据清洗和预处理是非常重要的步骤。在实际数据集中，常常会存在噪声数据，它们是干扰我们分析的无用数据。本文将介绍如何在Python中处理噪声数据，通过代码示例帮助读者理解基本的概念，最后给出简单的类图和序列图以便于更好地理解代码的结构。
## 什么是噪声数据？
噪声数据可以被定义为与真实数据不一致或具有随机性的值。这些值可能来自测量误差
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
import scipy.stats
%matplotlib inline
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
import scipy
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2024-01-16 22:38:44
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音频时域波形具有以下特征：音调，响度，质量。我们在进行数据增强时，最好只做一些小改动，使得增强数据和源数据存在较小差异即可，切记不能改变原有数据的结构，不然将产生“脏数据”，通过对音频数据进行数据增强，能有助于我们的模型避免过度拟合并变得更加通用。 我发现对声波的以下改变是有用的：Noise addition(增加噪音)、增加混响、Time shifting(时移)、Pitch shiftin
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2023-09-01 08:58:55
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问题导入在机器学习领域中，常见的一类工作是使用带标签数据训练神经网络实现分类、回归或其他目的，这种训练模型学习规律的方法一般称之为监督学习。在监督学习中，训练数据所对应的标签质量对于学习效果至关重要。如果学习时使用的标签数据都是错误的，那么不可能训练出有效的预测模型。同时，深度学习使用的神经网络往往结构复杂，为了得到良好的学习效果，对于带标签的训练数据的数量也有较高要求，即常被提到的大数据或海量数
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2024-08-09 08:24:49
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语音数据添加高斯噪声或白噪声，取决于所需要的应用场景。 如果需要模拟真实世界中的环境噪声，例如在语音识别或说话人识别任务中，通常会使用高斯噪声来模拟背景噪声。因为真实的环境噪声往往也是由许多不同频率和强度的声波
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2023-10-01 11:53:54
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后续将给大家分享信号处理基础系列文章，本期是讲噪声相关知识，包括噪声的定义、分类及python代码实现。1. 噪声的定义噪声是信息信号在传输过程中所受到的各种各样干扰信号的总成，其直接影响信号的传输质量，甚至破坏正常的信号。通俗地，噪声定义为信号中的无用信号成分，噪声信号混杂在原始信号中，引起信号的失真。噪声也可以指包含很多频率的信号，即信号的频谱呈现随机性。噪声无处不在，在一些场合，噪声可以被利
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2024-09-17 14:35:33
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#库的导入
import numpy as np
import pandas as pd
import math
#激活函数
def tanh(x):
return (np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x))
#激活函数偏导数
def de_tanh(x):
return (1-x**2)
#小波基函数
def wavelet(x)
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2024-07-28 14:13:00
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linear Regression、rigde、lasso的python代码实现。包括了若干算法，如Adam下降求解线性回归、ridge，迭代ridge、坐标下降求解lasso等。代码github自取(点个star支持下 ？) https://github.com/vincen-github/Machine-Learning-Codegithub.com
# author:vi
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2024-06-03 12:43:05
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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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一、噪声 我们将常会听到平滑（去噪），锐化（和平滑是相反的），那我们就会有疑惑？什么是噪声呢？图像噪声是指存在于图像数据中不必要的或多余的干扰信息，噪声的存在严重影响了图像的质量。噪声在理论上是”不可预测“的，所以我们只能用概率论方法认识“随机误差”。二、噪声的分类光电管的噪声、摄像管噪声、摄像机噪声、椒盐噪声（数字图像常见的噪声，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素）
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2023-11-03 08:22:19
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目录图像傅里叶变换和反变换并可视化图像处理---高通滤波、低通滤波、带通滤波低通滤波器---Butterworth低通滤波器、理想低通滤波器、高斯低通滤波器加载图像添加噪声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）的一类噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，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）乘性噪声一般由信
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2023-09-07 17:43:22
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# 使用 Python 为数据加入噪声
在数据分析和机器学习领域，为了评估模型的鲁棒性，往往需要在数据集中加入一定的噪声。在本文中，我们将详细介绍如何在 Python 中为数据添加噪声的流程和相关代码。
## 流程概述
为了方便说明，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------
原创
2024-09-05 05:55:56
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# 数据增强与噪声扰动在机器学习中的应用
在机器学习和深度学习领域，数据的质量和数量对模型的性能起着至关重要的作用。有时候，数据集可能不够大，或其中的数据可能存在噪声，这使得我们需要采用数据增强的方法，以提高模型的泛化能力。本文将探讨数据增强的概念、常见方法以及如何利用Python实现噪声扰动来增强数据集。
## 什么是数据增强
数据增强是一种通过对原始训练数据进行变换、扩充新样本的方法，以
# 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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# 在Python中为数据添加高斯噪声的步骤详解
在数据处理和机器学习中，为数据添加噪声是一种常见的技术，特别是在数据增强和扰动方面。高斯噪声是一种常用的噪声类型，它有助于提高模型的鲁棒性和性能。本文将详细介绍如何在Python中为数据添加高斯噪声，并提供具体的代码示例和解释。
## 整体流程概述
下面是实现流程的概览，包括我们将要执行的每一步。
| 步骤 | 描述
数据清洗中噪声数据处理（1）Bin 方法 ：通过利用相应被平滑数据点的周围点，对一组排序数据进行平滑。如：有价格数据。首先对价格数据进行排序，然后将其划分成若干高度的bin（即每个bin包含三个数值）这时既可以利用每个bin的均值进行平滑。 1. 根据bin均值进行平滑，第一个bin中4、8、15的均值是9，所以可以用9来替换。&n
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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1.skimage的API noise_gs_img = util.random_noise(img,mode='gaussian') # gaussian 高斯加性噪声。
noise_salt_img = util.random_noise(img,mode='salt')#盐噪声，随机用1替换像素。属于高灰度噪声。
noise_pepper_img = util.random_n
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2023-07-03 16:17:03
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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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