我们可以很容易地从正态分布(高斯)分布中提取(伪随机)样本,比如使用NumPy:
import numpy as np
mu, sigma = 0, 0.1 # mean and standard deviation
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
现在,考虑s的快速傅里叶变换。
from scipy.fftpack import fft
sHat = fft(s)
考虑到在频域中直接生成高斯随机数可能更聪明(?)(因此,效率?)对于各种应用,和,并据报道,sHat可以直接生成,而无需s的傅里叶变换,如理论上所示的;
你能就如何实现这样一个有用的想法
在我目前的项目中,我感兴趣的是计算大型模型网格的空间相关噪声。噪声在短距离上应该是强相关的,在大距离上是不相关的。我目前的方法是多变量高斯的,它有一个协方差矩阵,指定所有细胞之间的相关性。
不幸的是,对于大型网格来说,这种方法非常慢。你有关于如何更有效地产生空间相关噪声的建议吗?(不一定是高斯的)
import scipy.stats
import numpy as np
import scipy.spatial.distance
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a 50-by-50 grid; My actual grid will be
问题:我试图用特征JacobiSVD模块来计算旋转矩阵的奇异值分解。
期望:我应该能够将本征::affine3d类型的旋转矩阵传递给svd方法,然后利用SVD中的U和V生成一个新的本征型旋转矩阵::affine3d。
观察到,svd方法不把my tSixDof矩阵作为可接受的参数。
问题为什么不能使用仿射矩阵作为输入?有更好的方法来执行这个手术吗?
// Resolve numerical errors in the rotation matrix by implementing the
// orthogonal procrustes problem algorithm.
void Si
这可能会打开一罐蠕虫,或者很容易回答:我正在Python中构建一个系统模型:如何量化地增加噪音?到目前为止我有这个(下面的代码)-
我可以通过广播来做到这一点,即使在每个样本中添加了独特的噪音?
和
二、对于电信号建模,噪声应该是高斯的还是均匀的?(高斯,我想虽然我不确定)
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
f = 1e6
T = 1/f
pi = np.pi
t = np.arange(0,20e-6,10e-9)
# create signal and normalise
我试图将高斯噪声添加到灰度图像中,然后显示其直方图。它显示高斯曲线,但有0和255灰度值的高度。它不是应该是纯高斯曲线吗?
以下是我的代码
clc
clear all
I = imread('lena.tiff');
I = rgb2gray(I);
N = imnoise(I,'gaussian',0,0.025);
figure; [counts,x] = imhist(N);
stem(x,counts);