噪声、高斯噪声的概念区分与分类

最新推荐文章于 2025-10-10 18:42:45 发布
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#高斯噪声

本文深入探讨了噪声在电信号中的作用及其来源，包括大功率电子电器的接入、大功率用电设备的开关操作以及自然现象如雷击闪电如何成为干扰源。这些源产生的电磁波或尖峰脉冲通过不同途径进入电路，造成各种干扰。

占坑...

一、噪声

噪声就是干扰，在电信号中的表现就是：电路或系统中不含信息量的电压或电流。

在工业与自然界中，存在着各种干扰源/噪声源，如大功率电子电器的接入、大功率用电设备的开启与断开、雷击闪电等都会使空间电场和磁场产生有序或无序的变化，这些都是干扰源/噪声源。这些源产生的电磁波或尖峰脉冲通过磁、电耦合或是通过电源线等路径进入放大电路，各种电气设备，形成各种形式的干扰。（百科）

 

BER与SNR对CDMA高斯噪声的2用户系统Matlab代码.rar
01-05
本Matlab代码通过模拟一个包含2个用户的CDMA系统，在高斯噪声环境中的性能表现，来研究SNR与BER之间的关系。Matlab作为一种强大的数学计算和仿真工具，非常适合用于这类通信系统的性能评估。代码采用参数化编程方式...
网络游戏-一种基于神经网络的高斯混合模型的噪声分类方法.zip
09-20
标题中的“网络游戏-一种基于神经网络的高斯混合模型的噪声分类方法”表明这是一个关于网络游戏中的声音处理技术的专题，具体来说，它涉及到利用神经网络和高斯混合模型（GMM）来对游戏中的噪声进行分类。...
高斯噪声（Gaussian noise）
多头注意力探索Now
09-05 9984
数据真吵哈哈哈
高斯白噪声与非高斯噪声
qq_44010486的博客
06-07 4166
在时间域上，高斯白噪声的样本值是完全随机的，并且彼此之间是独立的。在高斯分布中，样本值的取值服从正态分布，具有平均值为0和方差为σ²的特性，其中σ²表示噪声的功率。α稳定噪声的特点是具有尖峰的形状和重尾分布，具有较高的峰值和较长的尾部。需要注意的是，实际应用中的噪声往往不是完全的高斯白噪声，可能会包含其他成分或特性。然而，高斯白噪声在理论上和许多实际应用中仍然具有重要的作用，尤其是作为理想化的噪声模型进行分析和建模。在频域上，高斯白噪声的功率谱密度是常数，即在整个频率范围内具有相等的能量。
常见图像噪声和常见图像噪声处理算法
最新发布
weixin_43812877的博客
10-10 442
图像的去噪问题普遍存在，首先我们知道图像是真实世界的反映，或者说对真实世界的采样，既然是采样，难免失真，再加上采集元器件的一些不稳定性，后期得到的图像就含有更多的噪声。设理想的无噪声图像为 x ，每个像素都有一个噪声偏移量，得到的噪声图为 n ，作者把噪声产生的原因简化为下面的式子， y为添加噪声后的图像。模型的主要任务是，根据噪声图像 ，估计干净图像 ，但是，模型的直接输出并不是 ，而是噪声图像 ，最终干净图的获取过程用公式表达就是。完成图像边缘扩展后，可以在新增的行列内填充不同的像素值。
高斯白噪声与高斯色噪声的区别
Du_Shuang的博客
09-23 1万+
首先说什么是高斯噪声，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“高斯噪声”。 接着说什么是白噪声，当噪音的功率谱为常数时，该噪音为白噪音。随机变量先进行自相关计算然后再进行傅里叶计算得到功率谱。 当噪音功率谱为常数时，噪音的自相关函数为冲激函数，说明噪音的前后数值是没有关联性的，是随机的。 所以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
【滤波器】基于彩色重尾测量噪声的鲁棒高斯近似滤波器和平滑器Matlab设计
qq_59747472的博客
12-27 1078
摘要: 本文针对存在彩色重尾测量噪声的非线性系统状态估计问题，提出了一种基于高斯近似的鲁棒滤波器和平滑器。传统的高斯滤波器，如扩展卡尔曼滤波器(EKF)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)，在处理重尾噪声时性能往往严重下降。为此，本文首先分析了彩色重尾噪声的特点，并利用Tukey双权重函数对测量噪声进行预处理，有效地抑制了异常值的影响，降低了重尾噪声对估计精度的负面影响。然后，在预处理后的数据基础上，采用高斯近似方法推导出鲁棒的滤波和平滑算法。
图像噪声
the_future_way的博客
10-21 5168
一、什么是图像噪声？ 噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。 二、噪声来源—两个方面 （1）图像获取过程中 两种常用类型的图像传感器CCD和CMOS采集图像过程中，由于受传感器材料属性、工作环境、电子元器件和电路结构等影响，会引入各种噪声，如电阻引起的热噪声、场效应管的沟道热噪声、光子噪声、暗电流噪声、光响应非均匀性噪声。 （2）图像信号传输过程中 由于传输介质和记录设备等的
高斯白噪声信号的生成与频谱分析
在标题"高斯白噪声.zip_secondmfu_白噪声_高斯噪声_高斯噪声信号_高斯白噪声"中，作者提到了几个与高斯白噪声相关的概念，包括白噪声、高斯噪声、高斯噪声信号。这些术语虽然相关联，但在技术细节上有所区分。 白...
高斯权重在分类算法中的应用与白噪声生成
3. Relief算法与分类权重计算： Relief算法是一种特征选择算法，用于评估特征对于区分类别的重要性，即计算特征的权重。算法通过随机选择样本，并比较与之邻近的同类别和不同类别样本之间的差异，以此来更新每个特征...
噪声的特点及分类
kzzyf的博客
05-27 6904
图像噪声一般具有以下特点： 噪声在图像中的分布和大小不规则，即具有随机性。 噪声与图像之间一般具有相关性。例如，摄像机的信号和噪声相关，黑暗部分噪声大，明亮部分噪声小 噪声具有叠加性。在串联图像传输系统中，各部分窜入噪声若是同类噪声可以进行功率相加，依次信噪比要下降。 图像噪声的分类： 高斯噪声：高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。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。 产生原因： 1）图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不
高斯低通滤波_变信噪比非高斯噪声场景下的广义自动调制分类
weixin_39621075的博客
12-14 375
文献信息：目前文献还没有刊出，下载地址如下Generalized Automatic Modulation Classification Under Non-Gaussian Noise with Varying SNR Conditions: A CNN Enable Method​www.techrxiv.org摘要自动调制分类(AMC)是识别信号调制类型的关键步骤，它能在非协作场景中实现更准...
拉普拉斯噪声
hehehehejiejie的博客
10-30 4416
差分隐私中的拉普拉丝噪声
imgaug库图像增强指南（12）：加性拉普拉斯噪声——模拟图像退化的利器之一
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
01-09 1293
在本博客中，我们将向您详细介绍imgaug库的数据增强方法 —— **加性拉普拉斯噪声(AdditiveLaplaceNoise方法)**。
差分隐私入门-噪声机制分类
weixin_47754029的博客
11-04 3349
首先什么是差分隐私？e-DP差分隐私算法：给对于两个数据集D和D’，D和D’相差一条记录，记作|DΔD'|≤1，一个随机算法A，S为A在D和D’数据集上输出的结果，S∈range(A)，符合下面的公式，则称A满足e-DP差分隐私:Pr[]是隐私被泄露的概率，e是指隐私保护参数，可以表示隐私保护的程度，它越小，隐私保护越好，但是加入的噪声就越大，数据可用性就下降了通俗而言，在数据集中修改一条数据，不会对算法输出的分布带来太大的影响，当攻击者观察输出结果S时，很难区分出数据到底来自D还是D’。
高斯噪声
weixin_34241036的博客
02-02 3596
高斯噪声 图像噪声之高斯噪声（gauss noise） 概述： 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 与椒盐噪声相似（Salt And Pepper Noise），高斯噪声（gauss noise）也是数字图像的一个常见噪声。 椒盐噪声是出现在随机位置、噪点深度基本固定的噪声，高斯噪声与其相反，...
数字图像处理——高斯噪声和椒盐噪声区别
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雪野Solye的博客
04-25 2万+
高斯噪声和椒盐噪声   以Lina图像为例 高斯噪声 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。即某个强度的噪声点个数最多，离这个强度越远噪声点个数越少，且这个规律服从高斯分布。高斯噪声是一种加性噪声，即噪声直接加到原图像上，因此可以用线性滤波器滤除。   椒盐噪声 椒盐噪声又称为脉冲噪声，它是一种随机出现的白点（盐噪声）或者黑点（椒噪声）,类似把椒盐撒在图像上，因此得名，如电视里的雪花噪声等。椒盐噪声可以认为是一种逻辑噪声，用线性滤波器滤除的结果不好，一般采
白噪声\高斯噪声\高斯白噪声的区别
weixin_33698043的博客
04-10 4979
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
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