实验一 一张图像不同亮度区域的噪声水平在很多论文中假设 图像 0 均值高斯噪声，同一张图像无论 亮度，每个像素的噪声水平都是一样的，然而实际不是这样，所以后面才有 高斯-泊松噪声模型。下面这个小实验来验证一下。噪声类型有很多，常见的有高斯噪声和 shot(符合泊松分布，又称泊松噪声)这里截取 raw图 24色卡的 patch20,patch21,patch22中的灰块，不同亮度的色块噪声强度应该时
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2023-12-19 09:03:51
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上周在研究噪声函数，作为一个纯新手，过程可谓艰辛，一个一维噪声足足啃了我两整天的时间，才悟出一点眉目，说多了都是泪，特写此文献给同我一样的小白，希望可以能够为你们节约一些宝贵的时间。本人图形学基础为零，若有错误之处请勿喷，欢迎指正。本文编程基于AS3。什么是噪声：以最简单的白噪声举例，白噪声就是一大堆随机数，所以一维白噪声就是一个一维的随机数数组，二维三维同理。由于AS3的随机数无法指定种子，所以
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2024-07-09 17:08:25
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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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目录一、信道估计定义二、信道估计的分类1、基于训练序列的信道估计算法2、盲/半盲信道估计算法三、PBCH解码1.PBCH DMRS结构四、LS-最小二乘法五、MMSE-最小均方误差算法六、信道估计算法的应用一、信道估计定义所谓信道估计，就是从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数出来的过程。如果信道是线性的话，那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。需强调的是信道估计是信道对输入信号影响的一种数
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2024-10-18 14:18:50
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今天来聊聊非常规的损失函数，第一章我们介绍当标注标签存在噪声时可以尝试的损失函数，这里的标签噪声主要指独立于特征分布的标签噪声
今天来聊聊非常规的损失函数。在常用的分类交叉熵，以及回归均方误差之外，针对训练样本可能存在的数据长尾，标签噪声，数据不均衡等问题，我们来聊聊适用不同场景有针对性的损失函数。第一章我们介绍，当标注标签存在噪声时可以尝试的损失函数，这里
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2024-02-03 16:44:21
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# 估计图像噪声参数的方法及Python实现
在图像处理中，噪声是指在图像采集、传输或处理过程中引入的随机干扰。准确估计图像噪声的参数对于图像去噪、增强以及其他图像处理任务非常重要。本文将介绍一种常用的估计图像噪声参数的方法，并使用Python进行实现。
## 图像噪声参数的估计方法
常见的图像噪声参数包括噪声方差和噪声类型。噪声方差是衡量噪声强度的指标，而噪声类型可以分为高斯噪声、椒盐噪声
原创
2023-12-26 07:38:14
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噪声噪声是游戏编程的常见技术，广泛应用于地形生成，图形学等多方面。 那么为什么要引入噪声这个概念呢？在程序中，我们经常使用直接使用最简单的rand()生成随机值，但它的问题在于生成的随机值太“随机”了，得到的值往往总是参差不齐，如下图使用随机值作为像素点的黑白程度： 而使用噪声，我们得到的值看起来虽然随机但平缓，这种图也看起来更自然和舒服： 而根据wiki，现在
保持结构不变的图像降噪假定图像的区域是同构或者异构的。我们可以逐个处理每个像素，通过检测它的邻域结构类型（异构/同构）来估计像素的真实密度，从而减少噪声。设 X(p)
X
(
p
)
为真实图像,Y(p)
常见的语音增强算法有谱减法，MMSE和维纳滤波等。谱减法虽然实现简单，运算量小，但效果比较差，容易出现刺耳的“音乐噪声”。MMSE和维纳滤波虽然原理较复杂，运算量也相对较大，但效果着实不错，甚至可以完全减除“音乐噪声”。由于实验室需要，对语音增强算法相对有点了解，但不够深入。实验室项目增强部分算法采用的是欧洲ETSI的ASR(自动语音识别)的前端去噪。采用的是两级维纳滤波，对于平稳的
图像噪声水平估计 Image Noise Level Estimation2008 Estimation of noise in gray-scale and colored images using median absolute deviation (MAD)找paper搭配 Sci-Hub 食用更佳 (๑•̀ㅂ•́)و✧ Sci-Hub 实时更新 : https://tool.yovisun
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2024-01-05 16:46:32
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矢量场可视化是科学计算可视化研究的重要方向，点噪声算法是用于矢量场可视化的一种纹理合成技术，在早期的矢量场可视化中具有重要的地位，它由Jarke J. van Wijk在SIGGRAPH’91上提出，该方法通过沿矢量方向对点噪声进行各向异性滤波，生成的纹理图像既可展现矢量场的方向，同时还可以反映出矢量的大小。1 点噪声算法 
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2024-05-16 05:35:17
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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1、标量估计（1）情况1: 只有X的PDF可知（2）情况2: 与X相关的随机变量Y的观测值可知2、实向量空间中的估计3、复向量空间中的估计 1、标量估计 若我们有观测量其中，为了从独立的AWGN中获得零均值实信号的估值，我们采用MSE估计，即这里的平均既是针对随机信号的，也是针对噪声的。估计问题与高斯噪声中的检测问题有很大不同，因为检测是要在有限种可能中做出判断，而估计问题却是要获得估
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2023-11-10 11:03:33
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# 估计分布类型参数
在统计学中，通常需要根据样本数据来估计概率分布的参数。Python提供了许多库和函数，可以帮助我们估计不同分布类型的参数。在本文中，我们将重点讨论如何使用Python来估计分布类型参数，以及如何选择合适的方法。
## 参数估计方法
常见的参数估计方法包括最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）、最小二乘估计（Least Squa
原创
2024-06-19 03:21:09
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教程 | 理解和实现自然语言处理终极指南（附Python代码） 时间 2017-02-16 14:41:39
机器之心
主题
自然语言处理
Python
根据行情，只有21%的数据目前是结构化的。谈话、发推文、在 WhatsApp上发信息以及其他各种各样的活动，都在持续不断的产生数据。而大多数这种数据都是以非结构化的文本形式存
教程 | 理解和实现自然语言处理终极指南（附Python代码）
机器之心
主题
自然语言处理
Python
根据行情，只有21%的数据目前是结构化的。谈话、发推文、在 WhatsApp上发信息以及其他各种各样的活动，都在持续不断的产生数据。而大多数这种数据都是以非结构化的文本形式存在的。最著名的例子有：社交媒体上的推文/帖子、用户到用户的聊天记录、新闻
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2023-08-24 19:29:24
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本次要整理的内容是基于OpenCV4学习笔记（12）中的三种模糊方式，首先为一张图像添加噪声，分别添加椒盐噪声和高斯噪声，然后通过均值模糊、高斯模糊和中值滤波来分别对比这三种滤波方式对不同种类噪声的抑制效果如何。最后再记录一种新的滤波方式：非局部均值滤波。对图像添加噪声 噪声主要有椒盐噪声和高斯噪声。其中椒盐噪声就是在图像上随机分布的一些黑白噪声点，椒噪声就是黑色噪声点，盐噪声就是白色噪声点，可以
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2023-12-11 22:26:20
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Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 目录 Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 这份简短的NCE博文是对自然语言处(四) 词向量编码 word2vec 的一个小补充或额外资料吧.
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2021-08-03 14:28:07
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Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 目录 Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 这份简短的NCE博文是对自然语言处(四) 词向量编码 word2vec 的一个小补充或额外资料吧. 在统计中, 估计非标准化的模型参数是非常困难的,或 ...
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2021-08-03 14:28:17
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Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 目录 Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 这份简短的NCE博文是对自然语言处(四) 词向量编码 word2vec 的一个小补充或额外资料吧. 在统计中, 估计非标准化的模型参数是非常困难的,或 ...
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2021-04-09 08:36:00
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