2-4 利用解析法求f1(t)和f2(t)的卷积，画出g(t)图像 ，先将翻转得到。（1）当t≤1时，-3+t≤-2，因此g(t) = 0。（2）当t>1且t<4时，g(t) = (t-1)AB。（3）当4<t<5时，g(t) = 3AB。（4）当5≤t≤8时，g(t) = (8-
几种常见噪声高斯噪声概率密度函数服从高斯分布的噪声。 产生原因： 1）图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀； 2）电路各元器件自身噪声和相互影响； 3）图像传感器长期工作，温度过高代码实现：def gasuss_noise(image,mean=0,var=0.001):
'''
手动添加高斯噪声
mean : 均值
var : 方差
'''
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2023-08-01 16:11:00
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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）
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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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
本应用指南的目的之一是让读者能够更好地理解在噪声系数测量中的测量精度问题。此篇为部分学习参考，详情可以参考本人的资源文章。目录1 什么是噪声系数?1.1 噪声系数的定义：2 噪声系数的测量技术2.1 Y 因子法2.2 冷源法(直接噪声测量法)1 什么是噪声系数?噪声系数是用来描述一个系统中出现的过多的噪声量的品质因数。把噪声系数降低到最小的程度可以减小噪声对系统造成的影响。设计人员总是在尽最大努力
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2023-12-18 15:25:29
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1.相位噪声的基本概念目标输出波形为a，却输出了b，wc边带的都是噪声。由于本章是相位噪声，所以主要考虑的是，噪声对于输出波形相位的影响，进而影响输出的频谱函数。可以假设，输出波形的时域表达式为 可以假设相位噪声谱为Sn(w)，可以由此来计算出相位噪声对于输出的影响。对于相噪的度量，我们定义相噪的大小为：在偏离理想信号频率Δf的1Hz带宽内的功率与负载功率的比值。2.相噪的实际影响如图所
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2024-07-07 14:45:09
210阅读
相位噪声的含义相位噪声是对信号时序变化的另一种测量方式，其结果在频率域内显示。用一个振荡器信号来解释相位噪声。如果没有相位噪声，那么振荡器的整个功率都应集中在频率f=fo处。但相位噪声的出现将振荡器的一部分功率扩展到相邻的频率中去，产生了边带(sideband)。从下图中可以看出，在离中心频率一定合理距离的偏移频率处，边带功率滚降到1/fm，fm是该频率偏离中心频率的差值。相位噪声通常定义为在某一
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2024-07-22 13:26:32
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计算相位噪声是现代信号处理中的一个常见问题，尤其是在无线通信和高频电子设备中。相位噪声对信号质量的影响，可能导致系统未能满足性能标准。因此，在这些场景中，如何准确计算相位噪声成为一个重要的技术挑战。本篇博文将详细阐述如何用 Python 进行相位噪声计算的过程。
### 问题背景
随着无线通信和高精度频率合成器的广泛应用，相位噪声已成为关键性能指标之一。相位噪声的高低直接影响系统的稳定性和可靠
# 实现Python计算RMS噪声的步骤
## 引言
在音频和信号处理中，RMS（Root Mean Square）是一种常用的测量参数，用于评估信号的能量级别或噪声水平。RMS噪声通常被用来衡量信号与噪声之间的差异。本文将介绍如何使用Python计算RMS噪声，并向刚入行的小白开发者提供详细的指导。
## 整体流程
下面的表格展示了计算RMS噪声的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2023-10-20 08:30:13
563阅读
# 如何计算Python中的噪声比
## 引言
噪声比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是在信号处理领域中常用的一个指标，用来衡量信号与噪声的相对强度。在Python中，我们可以通过一些方法来计算噪声比，以帮助我们分析信号质量和优化算法。
## 噪声比的计算方法
### 信号与噪声的定义
在计算噪声比之前，我们需要先定义信号和噪声。信号通常指我们关心的数据，而噪声则是
原创
2024-04-11 05:47:46
103阅读
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
218阅读
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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你的序列均值为零吗?方差随时间变化吗?值与延迟值相关吗?你可以用一些工具来检查你的时间序列是否为白噪音:创建一个折线图。检查总体特征，如变化的平均值，方差或延迟变量之间的明显关系。计算汇总统计。对照序列中有意义的连续块的均值和方差，检查整个序列的均值和方差(如年、月、日)。创建一个自相关的图。检查延迟变量之间的总体相关性。白噪声时间序列的例子在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并
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2023-07-07 11:26:41
328阅读
# Python根据ADC采样值计算噪声的实现
## 1. 简介
在本篇文章中，我们将学习如何使用Python根据ADC（Analog-to-Digital Converter，模拟-数字转换器）采样值计算噪声。ADC是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的设备，通常用于测量和控制系统中。噪声是随机的信号波动，通过分析噪声可以帮助我们评估系统的性能和稳定性。
在实现过程中，我们将按照以下步骤
原创
2023-11-07 11:09:01
181阅读
Python-多维矩阵添加高斯噪声 文章目录Python-多维矩阵添加高斯噪声步骤一：创建多维矩阵涉及知识点1. 利用numpy创建多维随机矩阵2. 查看变量的数据类型3. 将变量的数据类型由float64转换为float32步骤二：定义添加高斯噪声的函数方法一：向多维矩阵中的元素逐个添加高斯噪声涉及知识点1. 获取变量的大小2. 生成具有高斯分布的随机浮点数方法二：定义一个与多维矩阵等大的高斯噪
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2023-09-12 09:58:53
793阅读
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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一、简介（主要特点 + 适用场景 + 去噪方法）噪声类型类型属性分布模型主要特点适用场景去噪方法均匀噪声加性噪声均匀分布灰度扰动在指定范围内均匀分布，模拟广义背景噪声图像增强、噪声容忍测试、合成训练样本线性滤波（如均值滤波、GaussianBlur）高斯噪声加性噪声正态分布灰度值围绕均值上下波动，模拟传感器热噪声和读取误差图像去噪、滤波算法验证（如高斯滤波、双边滤波）高斯滤波、双边滤波、非局部均值
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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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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运算放大器的噪声计算(3) 本小节主要总结与归纳关于运放电路的噪声的计算方法，最后使用LTSPICE仿真验证OP07运放组成电路的输出电压。 前面小节运算放大器的噪声计算(1)(2)中主要介绍了常见噪声的种类:散粒噪声、热噪声 、闪烁噪声、突发噪声等。而实际运算放大器电路的输出噪声计算则更为复杂,不仅
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2024-01-03 23:00:43
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