在信号或者图像的降噪研究中，很多学者采用高斯白噪声添加到干净的样本中，来模拟含有噪声的样本，并以此来验证提出模型的降噪效果（比如降噪自编码器——Denoising Autoencoder）。有一次投稿，一个审稿人问为什么采用高斯白噪声? 如何保证添加噪声后，样本有指定的信噪比（Signal to Noise Ratio）?对于第一个问题，我自己一时回答不上来，于是就去网上查找资料。我相信这两个问题
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2024-04-17 07:50:59
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使用2D矢量场的 LIC(line integral convolution ) 算法时，需要使用 白噪声图片 作为输入。查阅了相关资料。整理如下：1. 白噪声的定义白噪声在功率谱密度上（若以频率为横轴，信号幅度的平方为功率（在纵轴上））分布为常值，即从高频到低频各种频率的噪声都有（从频域上考虑），也即每个时刻出现的噪声幅值都是随机的（从时域上考虑）。2. 高斯白噪声的定义高斯分布又名正
# 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 |
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原创
2024-08-13 03:31:07
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研究生期间主要研究的课题就是关于图像去噪内容的，我们最常用的方法就是向图片图片添加固定噪声浓度的高斯白噪声来模拟自然界中的真实含噪图片。但是具体加入的高斯白噪声到底是什么类型的噪声，他在图像中出现的频率，以及噪点的深度是多少也都是值得我们在意的地方，只有弄懂这些，你才会更深刻地理解向图像中添加高斯噪声的含义。一、高斯分布凡是学过概率统计的人，想必高斯分布是大家再熟悉不过
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2023-11-14 08:46:43
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高斯白噪音是一种广泛应用于信号处理和通信系统中的随机噪声。本博文将详细记录实现“高斯白噪音加入信号”的过程，涉及技术架构的演进、性能优化、故障复盘及经验总结。
### 初始技术痛点
信号处理领域的研究和应用中，通常需要合成包含噪声的信号以进行测试和验证。高斯白噪音因其特性被广泛使用。然而，如何有效地生成并加入高斯白噪音，以保持信号的完整性，是一个很有挑战性的任务。下图展示了技术债务分布的四象限
来表示其变换核。对于一个向量 ，记我们添加的加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise, AWGN）为 ，得到的有噪声向量为 ，即有那么该变换可表示为所以有噪声信号 的变换系数可以拆分为无噪声信号 的变换系数与噪声信号 的变换系数的和。由于这里只有噪声信号 是随机的，我们讨论 &nbs
MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，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m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。 y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 y = wgn(m
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2024-08-09 17:52:25
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# 在PyTorch中给数据添加高斯噪声的实现
对于深度学习和机器学习中的数据预处理，添加高斯噪声是一种常见的方法，可以用来增强模型的鲁棒性。在本篇文章中，我们将逐步学习如何在PyTorch中为数据添加高斯噪声。我们将使用流程图来简化步骤，并提供相应的代码示例以及详细的注释，以便初学者理解整个过程。
## 流程概述
在实现添加高斯噪声的过程中，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 |
你是否经常因为周围的环境噪音而难以入眠？窗外的汽车鸣笛声、邻居的吵闹声、建筑施工声，生活在城市里的人们总是被各种各样的噪音包围。在安静的夜晚这些噪音显得格外突出，让对噪音敏感的人们心烦意乱、辗转难眠。如果你属于这种情况，就来尝试一下白噪音吧！本文将从五个方面阐述，让大家了解并学会如何获得和使用白噪音。什么是白噪音？为什么白噪音能助眠？关于白噪音的科学研究哪里能获取到白噪音？如何使用白
前言：在torch.utils.data模块中包含一些常用的数据预处理的操作，比如数据的读取、切分、准备等，通过使用这些类，我们可以对高维数组、图像等各种类型的数据进行预处理，以便在深度学习模型中使用。在本文中，我们主要介绍回归模型和分类模型在高维数组和图像数据上的相关预处理与数据准备工作。 一、高维数组： 很多情况下我们需要从文本（
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2023-10-19 11:54:33
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# Python白噪音检验指南
## 1. 引言
白噪声是指一种统计特性稳定的随机信号，其自相关函数仅在零延迟时取非零值。检测时间序列数据是否为白噪音对于时间序列分析非常重要。本教程将向您介绍如何使用Python进行白噪音检验。
## 2. 流程概览
以下是进行白噪音检验的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
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如何用Python和Numpy构建高斯白噪声
在许多信号处理和数据分析的应用中，高斯白噪声被广泛使用。高斯白噪声是一种均匀分布在整个频谱的信号，它具有特定的统计特性，如零均值和恒定的功率谱密度。本文将详细介绍如何使用Python和Numpy构建高斯白噪声，并通过步骤分析和代码示例来帮助您实现这一目标。
## 问题背景
在信号处理领域，生成高斯白噪声的需求广泛存在，尤其在模拟真实世界信号的背景
经过我们的介绍之后，相信朋友们已经对白噪音有了一定的了解，但是我们应该如何去获得白噪音呢？其实我们利用身边的小物件就能获取白噪音，其实非常的简单，我们仅需要有电风扇和空调就能制造出白噪音，朋友们是不是也有在烈日炎炎的夏日打开空调和电风扇，享受着丝丝清凉，听着电风扇和空调的声音安静入眠的经历呢？收音机当中的白噪音最易获取但是夏天可以这么获取白噪音，那么冬天我们应该如何获取白噪音呢？本身就寒冷，在打开
昨天研究别人的app看到白噪音这个知识，指的是听起来很舒缓不突兀，整个频谱
原创
2023-03-10 06:57:07
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图像噪声：概念：• 图像噪声是图像在获取或是传输过程中受到随机信号干扰，妨碍人们对图像理解及分析处理 的信号。 • 很多时候将图像噪声看做多维随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述， 也就是使用随机过程的描述，也就是用它的高斯分布函数和概率密度分布函数。 • 图像噪声的产生来自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了
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2024-06-28 15:56:10
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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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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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一、白色噪声和有色噪声的定义1. 白噪声 所谓的高斯白噪声是指信号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（是一个常数）。系统表示过程中所用到的数据通常都是含有噪声的，从工程实际出发，这种噪声往往可以视为具有有理谱密度的平稳随机过程。白噪声是一种最简单的随机过程，是由一系列不相关的随机变量组成的理想化随机过程。其自相关函数为狄拉克函
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2024-01-25 20:44:40
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0.前言：加性高斯白噪声信道（AWGN）、多径瑞利退化信道、多径莱斯退化信道。(1)瑞利衰落分布： 在移动无线信道中，瑞利分布是最常见的描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接收包络统计时变特性的一种分布类型。两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。(2)莱斯衰落分布： &
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2023-10-19 12:39:22
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1 连续高斯白噪声和离散高斯白噪声有什么异同？实际场景中的高斯白噪声都是时间上连续的，而离散的噪声则常应用于计算机仿真中。离散噪声就是从连续的噪声数据中采样得到。2 两者的功率谱有什么含义？连续高斯白噪声的功率谱为功率密度（w/Hz或J）随频率分量（Hz）变化的情况，平均功率即为曲线的积分；已知白噪声的功率谱为常数，每个时间点的能量为，功率为无穷小。整个频带上平均功率为无穷大。另外，对于窄带高斯白
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2023-12-11 16:26:38
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