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  • 高斯白噪声

    千次阅读 2019-12-13 17:45:12
    本文科普一下高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN)。  百度百科上解释为“高斯白噪声,幅度分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布”,听起来有些晦涩难懂,下面结合例子通俗而详细地介绍一下。  白噪声...

    本文科普一下高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN)。

      百度百科上解释为“高斯白噪声,幅度分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布”,听起来有些晦涩难懂,下面结合例子通俗而详细地介绍一下。

      白噪声,如同白光一样,是所有颜色的光叠加而成,不同颜色的光本质区别是的它们的频率各不相同(如红色光波长长而频率低,相应的,紫色光波长短而频率高)。白噪声在功率谱上(若以频率为横轴,信号幅度的平方为功率)趋近为常值,这个常值是不确定的,在不同的环境中这个常值是不同的。即噪声频率丰富,在整个频谱上都有成分,即从低频到高频,每个频段的功率都相同,低频指的是信号不变或缓慢变化,高频指的是信号突变。

      由傅里叶变换性质可知,时域有限,频域无限;频域有限,时域无限。那么频域无限的信号变换到时域上,对应于冲击函数的整数倍(由公式也可推得:)。即说明在时间轴的某点上,噪声孤立,与其它点的噪声无关,也就是说,该点噪声幅值可以任意,不受前后点噪声幅值影响。简而言之,任意时刻出现的噪声幅值都是随机的(这句话实际上说的就是功率谱密度服从均与分布的意思,不同的是,前者从时域角度描述,而后者是从频域角度描述)。这里要指出功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)的概念,它从频域角度出发,定义了信号的功率是如何随频率分布的,即以频率为横轴,功率为纵轴

      既然白噪声信号是“随机”的,那么反过来,什么叫做“相关”呢?顾名思义,相关就是某一时刻的噪声点不孤立,和其它时刻的噪声幅值有关。其实相关的情况有很多种,比如此时刻的噪声幅值比上一时刻的大,而下一时刻的噪声幅值比此时刻的还大,即信号的幅值在时间轴上按从小到大的顺序排列。除此之外,幅值从大到小,或幅值一大一小等都叫做“相关”,而非“随机”的。

      解释完了“白噪声”,再来谈谈“高斯分布”。高斯分布,又名正态分布(normal distribution)。概率密度函数曲线的形状又两个参数决定:平均值和方差。简单来说,平均值决定曲线对称中线,方差决定曲线的胖瘦,即贴近中线的程度。概率密度定义了信号出现的频率是如何随着其幅值变化的,即以信号幅值为横轴,以出现的频率为纵轴。因此,从概率密度角度来说,高斯白噪声的幅度分布服从高斯分布。

      描述了“白噪声”和“高斯噪声”两个含义,那么,回到文章开头的解释:高斯白噪声,幅度分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布。它的意义就很明确了,上半句是从时域(即任意时刻,噪声幅值大小出现的概率)角度描述“高斯噪声”,而下半句是从频域角度描述“白噪声”。

      下面以matlab程序演示,感性认识一下高斯白噪声。

     

    程序1(高斯白噪声):

    由上图可以看出,高斯白噪声的功率谱密度服从均匀分布

      若对噪声进行由小到大排序,则使其从随机噪声变为相关噪声,则功率谱密度就不再是均匀分布了。

    程序2(非高斯白噪声):

      下面让我们从高斯白噪声的统计信息和幅值分布看一下它的特点。

    程序3(高斯白噪声):

      直方图的纵轴为频次,而概率密度的纵轴为频率,但是两者大致的分布曲线确是一样的,因此,这幅图解释了高斯白噪声的幅度分布服从高斯分布

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  • python 高斯白噪声-python高斯白噪声

    千次阅读 2020-10-30 23:03:49
    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做一些检查。 它有助于在实践中创建和评估白噪声时间序列。 它将提供参考框架和示例图并且使用和比较自己的时间序列项目的统计测试,以检查...

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    2017年12月,云+社区对外发布,从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来,我们一起乘风破浪,创造无限可能。

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    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做一些检查。 它有助于在实践中创建和评估白噪声时间序列。 它将提供参考框架和示例图并且使用和比较自己的时间序列项目的统计测试,以检查它们是否为白噪声首先,我们可以使用随机模块的gauss()函数创建一个1,000个随机高斯变量的列表。 我们...

    重复3,4两个步骤完成所有像素的np个像素输出加噪以后的图像高斯噪声概述:加性高斯白噪声(additive white gaussian noise,awgn)在通信领域中指的是一种...python数字图像处理-图像噪声与去噪算法? 图像噪声椒盐噪声概述:椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是...

    如果一个噪声,它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,则称它为高斯白噪声。? - 椒盐噪声(salt-and-pepper noise)是指两种噪声,一...obstacle_image.jpg)pylab.show()(二)python代码学习-数据处理:图片加噪声? 数据加噪:- 高斯噪声(gaussian noise)是指它的概率密度函数服从高斯分布的...

    python代码如下:import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as f input =torch.randn(3, requires_grad=true) #从标准正态分布(均值为0,方差为1,即高斯白噪声)中抽取的3个随机数target =torch.empty(3).random_(2) # 生成3个值,值为0 或者 1 #二值交叉熵,这里输入要经过sigmoid处理out = f...

    给图像加入噪声skimage.util.random_noise(image, mode="gaussian’, seed=none,clip=true,**kwargs)该函数可以方便的为图像添加各种类型的噪声如高斯白噪声、椒盐噪声等。 参数介绍 image为输入图像数据,类型应为ndarray,输入后将转换为浮点数。 mode选择添加噪声的类别。 字符串str类型。 应为以下几种之一:"...

    0fp4n2fjre.jpeg

    对图像中的像素添加噪声扰动,比如椒盐噪声、高斯白噪声等。 颜色变换。 改变图像的亮度、清晰度、对比度、锐度等。 如果你对图像处理并不是那么熟悉,不用慌张,对于万能的python而言,只要有需求,总有人提供程序库,github上就有一个imgaug的python库,下面展示一些图像扩充的样例:? 通过数据扩充,我们可以将...

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    如果一个噪声,它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,则称它为高斯白噪声。 高斯白噪声的二阶矩不相关,一阶矩为常数,是指先后...效果:可以看出,双边滤波后的边缘保留的比高斯滤波好? python实现1、方框滤波、均值滤波、高斯滤波import cv2import numpy as npif__name__ == __main...

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    平稳分为严平稳和宽平稳,严平稳保证时间序列的任何有限维分布对于时间的平移是不变的,比如高斯白噪声就是严平稳序列; 宽平稳则要求协方差结构随时间的...图2具体实现以python为例。 step1、读取时间序列df =pd.read_csv(testdata.csv, encoding=gbk, index_col=ddate)#时间序列索引转换为日期格式df.index = ...

    为抑制各 imf 分量之间出现混频,norden huang在 emd分解中,运用添加均值为零的高斯白噪声进行辅助分析,即eemd算法。 eemd算法的基本原理eemd方法实质上...eemd分解算法基于白噪声频谱均衡的分布特点来均衡噪声,使得频率的分布趋于均匀。 添加的白噪声不同信号的幅值分布点带来的模态混叠效应。 python实现eemd...

    def write_sine(path:str, freq:float, rate:int=44100, duration:int=5):samples = rate * duration x = np.linspace(0, duration, samples) vals =np.sin(2 * np.pi * freq * x) data = np.array(vals * (2 ** 15 - 1),int16).tostring() write_wave(path, data) 高斯白噪声高斯白噪声直接使用np.random.randn 函数...

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    二维高斯函数为:? 高斯噪声的产生图像传感器在拍摄时视场不够明亮、亮度不够均匀; 电路各元器件自身噪声和相互影响; 图像传感器长期工作,温度过高...通常,在去除噪音的情况下,侵蚀之后是扩张。 因为,侵蚀会消除白噪声,但它也会缩小我们的物体。 所以我们扩大它。 由于噪音消失了,它们不会再回来,但...

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    高斯模糊(gaussian blurring)是使用"值”具有高斯分布的核函数。 由于这些值是由高斯函数生成的,因此它的参数需要一个sigma值。 如上图,内核的值在靠近中心的地方变高,在靠近角的地方变小。 将该方法应用于具有正态分布的噪声,如白噪声,效果较好。 双边滤波(bilateral filtering)是高斯模糊的一个高级版本...

    在假设基线不包含系统信号(对感兴趣的事件进行时间锁定)的情况下,白化基线信号应遵循多元高斯分布,即,在给定的条件下,白化基线信号应在-1.96和1.96...诸如mne的源估计方法需要从记录中进行噪声估计。 在本教程中,我们介绍了噪声协方差的基础知识,并构造了一个噪声协方差矩阵,该矩阵可在计算逆解时使用...

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    下面是总结:结语简而言之,本文讨论了一个拟合多变量回归模型的方法,它适用于高度非线性、具有耦合项并且含有噪声的数据集。 我们知道了如何利用python...对于更高级的具有非多项式特征的模型,你可以看看sklearn中关于核回归或支持向量机的内容。 还有这篇文章有对高斯核回归的介绍。 http:mccormickml...

    选自efavdb作者: jonathan landy机器之心编译参与:白悦、蒋思源高斯过程可以被认为是一种机器学习算法,它利用点与点之间同质性的度量作为核函数,以从输入的训练数据预测未知点的值。 本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程,并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 我们回顾了高斯过程(gp)拟合...

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    作者: jonathan landy机器之心编译参与:白悦、蒋思源高斯过程可以被认为是一种机器学习算法,它利用点与点之间同质性的度量作为核函数,以从输入的训练数据预测未知点的值。 本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程,并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 我们回顾了高斯过程(gp)拟合数据所需的...

    同时,通过gpu的辅助,ssfm的计算速度也可以进一步提升。 ? gn模型则根据假设信号和噪声都遵循高斯分布, 通过数值运算得到非线性噪声的噪声功率谱密度...我们利用半仿真半数值解的方案来实现:模拟一个awgn信道,在发端产生符号序列,将原有gn模型上得到的非线性噪声和ase噪声视为信道中的白噪声...

    噪音数据的加入高斯噪声、模糊处理# noisy_image_tensor = image_tensor +tf.cast(50 * tf.random_normal(shape=, mean=0, stddev=0.1),tf.uint8)noisy...前言:用cnn进行训练模型的时候,通常需要对图像进行处理,有时候也叫做数据增强,常见的图像处理的python库:opencv、pil、matplotlib、tensorflow等...

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    的最大值adaptivemethod - 自适应阈值算法,平均(adaptive_thresh_mean_c)或高斯(adaptive_thresh_gaussian_c)thresholdtype -阈值类型,必须为thresh...从而实现二值化处理,目的是滤除太大或太小值像素、消除噪声,从而从灰度图中获取二值图像(将图像的灰度值设置为0或255),实现增强整个图像呈现更为明显...

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    是对未来理想的高斯模糊; 是对纷杂凌乱投资方法的傅里叶变换,统一成"买房致富”。 317的连环雷炸肿的炒房客的脸,一秒钟变猪头是一种怎么样的体验? 然而终究还在担心,究竟会不会降。 找个男女朋友的话题,是过年回家餐桌上的白噪声,任你对音频了如指掌,在三姑大姨的面前也无法降噪; 是情绪的crash率; 是tapd...

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  • 高斯白噪声 matlab代码 Additive-White-Gaussain-Noise Matlab code to add additive white gaussian noise
  • 高斯白噪声MATLAB

    2020-07-09 10:38:27
    了解Simulink的基本图符库,并能做出简单的高斯白噪声仿真。用一个高斯白噪声发生器模块来产生高斯白噪声信号,使其通过三个带宽不同的低通滤波器系统,对输出信号的时域波形进行观察和比较。
  • 添加高斯白噪声的MATLAB代码,高斯白噪声经常被作为噪声被添加在图片等上,作为水印
  • 高斯噪声白高斯噪声有何不同? 在我阅读高斯噪声时,PDF具有正态分布。 白高斯噪声也有吗?如何使用Python手动(没有内置函数)为图像生成每种噪声? 我需要考虑哪些参数?让我们从头开始研究短语"白色高斯噪声...

    高斯噪声与白高斯噪声有何不同? 在我阅读高斯噪声时,PDF具有正态分布。 白高斯噪声也有吗?

    如何使用Python手动(没有内置函数)为图像生成每种噪声? 我需要考虑哪些参数?

    让我们从头开始研究短语"白色高斯噪声"。

    噪音-仅说明使用情况。与它的属性无关。

    高斯-值来自高斯(正态)分布(提取)。

    白色-值不相关。也就是说,您无法从一个样本中推断出另一个样本中的任何数据(因为在高斯分布中没有相关性->独立性)。还告诉我们自相关函数的功率谱是平坦的(或者自相关本身就是增量函数)。

    现在,关于如何生成它们。

    基本上,大多数随机数生成器都会生成统一数据,然后对其进行某种转换以生成任何其他想要的分布(有关如何实现的一些信息,请参阅https://en.wikipedia.org/wiki/Probability_density_function#Dependent_variables_and_change_of_variables)。

    要创建非白色数据,您需要在样本之间创建一些线性连接。

    即,仅混合几个具有线性权重的样本。

    通常通过对数据应用某种过滤器来完成此操作。

    if each sample has a normal distribution with zero mean, the signal is

    said to be Gaussian white noise.

    Wikipedia

    白噪声=具有恒定功率谱密度的噪声。该术语来自光,如果存在所有波长的光,则产生的光为白色。

    高斯噪声=服从正态分布的噪声

    要获得高质量的随机性是相当困难的,但是出于简单的目的,请看一下随机的,尤其是random.gauss(mu,sigma)

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  • 高斯白噪声高斯白噪声需要从“高斯噪声”和“白噪声”分别去理解 高斯噪声:是一种随机噪声,其时域内信号幅度(实数域是绝对值,复数域是模)的统计规律服从高斯分布 白噪声:白是指该信号的功率谱在整个频域内为...

    高斯白噪声

    高斯白噪声需要从“高斯噪声”和“白噪声”分别去理解

    • 高斯噪声:是一种随机噪声,其时域内信号幅度(实数域是绝对值,复数域是模)的统计规律服从高斯分布
    • 白噪声是指该信号的功率谱在整个频域内为常数的噪声,其傅里叶反变换是单位冲击函数,其自相关函数也是冲击函数(说明这种信号只与自己相关,与它的时延信号就不相关)
      综上:(1)高斯白噪声和其他白噪声的区别:当随机的从高斯分布中获取采样值时,采样点所组成的随机过程就是高斯白噪声;同理,当随机的从均匀分布中获取采样值时,采样点所组成的随机过程就是均匀白噪声
      (2)高斯白噪声和高斯有色噪声的区别:高斯有色噪声其分布是高斯的,但是它的频谱在整个频域内不是一个常数,或者说,对高斯信号采样的时候不是随机采样的,而是按照某种规律来采样的。理想的噪声时具有无限带宽,因而其能量是无限大,但是在现实世界是不可能存在的。一般的,只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用的带宽,并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑,就可以当做白噪声处理。一般将噪声当做白噪声,是因为一般生活中的噪声由热噪声产生,其为高斯白噪声。
      (3)时域特性与频域特性共同决定了噪声的特性。时域特性与频域特性相互独立,也即是说,时域特性由概率分布(高斯还是均匀分布还是其他分布)决定的,频域特性(白与不白)则由频带宽度决定的。

    功率谱

    功率谱是功率谱密度的简称
    从统计角度出发:当这个随机变量(噪声),服从均值为0,方差为σ2的正态分布(即二阶中心矩),即为标准正态分布。当均值为0时,二阶中心距等于二阶原点矩。而二阶原点矩就是一个信号的功率
    功率谱是功率的傅里叶变换高斯白噪声的功率σ2,变换前后分别是,时域的δ脉冲信号(脉冲的强度是σ2
    )和在频域的一条直线(即功率谱是常数)。

    加性高斯白噪声

    定义:在通信领域中指的是一种各频谱分量服从均匀分布(即白噪声),且幅度服从高斯分布的噪声信号。因其可加性、幅度服从高斯分布且为白噪声的一种而得名
    这边的可加性是指:信号和噪声可以相加,和高斯白噪声定义一致,强调在通信领域以及可加性两个概念

    Matlab产生高斯白噪声的两个函数

    • WGN:产生高斯白噪声
    • AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声

      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为单位制定信号的强度
      y = awgn(x,SNR);%%在信号x中加入高斯白噪声。信噪比SNR以dB为单位。x的强度假定为0dBW。如果x是复数,就加入复噪声

      注:无论是wgn还是awgn函数,实质都是由randn函数产生的噪声,即,wgn函数中调用了randn函数,而awgn函数中调用了wgn函数。wgn(m,n,p) 应该是等同于sqrt(10^(p/10))*randn(m,n); matlab里面,randn(m,n)生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1),rand(m,n)生成均匀分布的伪随机数,分布在(0~1)之间;

    实例:生成高斯白噪声 均值0 方差为0.0965
    产生方法有两种:
    N=1000;
    x=sqrt(0.0965)*randn(N,1);
    % 验证:
    Px=(x.’*x)/N

    N=1000;
    y=wgn(N,1,10*log10(0.0965));
    % 验证:
    Py=(y.’*y)/N

    以上参考了相关博客并以自己的理解进行行文和整合:
    http://blog.csdn.net/ZSZ_shsf/article/details/46914853
    http://blog.csdn.net/gllnupt/article/details/41149671
    http://blog.csdn.net/ustcyy91/article/details/53402518

    展开全文
  • 噪声: 不期望接收到的信号(相对于期望接收到的信号) 白噪声: 功率谱密度为常数的随机信号或随机过程,功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。此信号在各个频段上的功率是一样的。...仿真时经常采用高斯白噪声,...
  • 对于一个向量 x\bf{x}x,记我们添加的加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise, AWGN)为 n\bf{n}n,得到的有噪声向量为 y\bf{y}y,即有 y=x+n,ni∼N(0,  σ2).(1.1){\mathbf{y}} = {\mathbf{x}} + {
  • 高斯噪声/白噪声/高斯白噪声的区别

    千次阅读 2019-09-29 14:59:27
    这几个概念的区别和联系:(转自:研学论坛 ) 白噪声,就是说功率谱为一常数;... 当随机的从高斯分布中获取采样值时,采样点所组成的随机过程就是“高斯白噪声”; 同理,当随机的从均匀分布...
  • matlab 高斯白噪声.zip

    2020-07-10 08:53:48
    matlab高斯白噪声的生成,是自己用代码生成的,不是直接调用matlab画高斯白噪声的函数,需要手动编码的朋友可以下载
  • 这里有三段程序,分别是产生高斯白噪声的程序,信号加载高斯白噪声的程序,产生有色噪声的程序。是本人搜集的,特此分享。
  • 高斯噪声 高斯白噪声

    千次阅读 2013-05-09 20:08:31
    高斯噪声 高斯白噪声 Matlab WGN 【原文出处】: http://www.cnblogs.com/YoungHit/archive/2012/03/09/2388230.html 本文科普一下高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN)。  百度百科上解释为...
  • 用matlab实现均值滤波去除高斯白噪声. 用matlab实现均值滤波去除高斯白噪声. 用matlab实现均值滤波去除高斯白噪声. 用matlab实现均值滤波去除高斯白噪声.
  • 高斯白噪声matlab代码LDPC码 在加性高斯白噪声(AWGN)通道上模拟常规(3,6)LDPC码的误码率性能。 上面附有一个MATLAB,用于解码通过加性白高斯信道传输的常规LDPC码。 使用和积算法(SPA)进行解码。 整个代码分为...
  • 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...
  • 高斯白噪声.rar

    2019-07-15 16:35:58
    该程序可生成高斯白噪声序列,可改变均值sigma和序列长度size。

空空如也

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高斯白噪声