窄带噪声、高斯噪声、白噪声是噪声里经常听到几个词。先看一下大致定义： 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。...窄带噪声是指频带范围较窄的一类噪声，系统的频带宽度远远小于其中心频率的系统。 白噪声是指它的功率谱密度函数在整个频域内是常数，即服从均匀分布。...可以看出他们描述的属于不同的领域，高斯噪声是从概率方面描述，窄带是从带宽方面描述，白噪声是从功率方面描述。...高斯型白噪声也称高斯白噪声，是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性，同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。...还有一种窄带高斯白噪声，概率密度函数满足正态分布统计特性、功率谱密度函数是常数且频带宽度远远小于其中心频率的一类噪声，称作窄带高斯白噪声。
例如： %高斯噪声为n(m)=nmr+jnmi,其中实虚部均为独立同分布N(0, a)的高斯随机数，信号x(m)=s(m) + n(m) % SNR = 10 lg[1/(2a)] =...a) (dB) [之所以是2a不是a是因为实虚部] %若有用信号s(n)的最大幅度am，要求得到的信噪比为p，则p=10log10[(am^2)/b^2]，用这个公式反推出高斯 %噪声的方差
噪声检测 噪声检测方法 将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。...1.1 常见的噪声检测方法 （1）开关阈值法 开关阈值判断法[1]基本思想是：该方法通过一定的规则将噪声点和信号点进行判断，区分成两种类别来控制开关单元。...（纯黑或纯白）的灰度值出现，在噪声点检测时，若灰度值在最大值和最小值的区间范围内，则判断该像素点为信号点，反之为噪声点。...极值判断法在一定程度上能区分噪声点和信号点，尤其椒盐噪声图像，且该方法不用设置阈值，传统的自适应中值去噪方法即采用的是极值法，但该方法对椒盐去噪时，邻域内的某些极值信号像素点在判断过程中易被误判为噪声点...该方法充分考虑到了椒盐噪声的特点，弥补了极值法的不足，提高了噪声点检测的准确性。但该方法仍需设置阈值。 参考文献： 1. Sun T, Neuvo Y.
图像条纹噪声消除 条纹噪声 sensor中由于传感器的差异产生固定模式噪声（FPN），FPN与条纹噪声有相似之处。...条纹噪声（Stripe noise ）是由于红外焦平面阵列（infrared focal plane array, IRFPA）中读出电路的不同而造成的。...目前的非均匀性矫正算法的缺点： 1、收敛速度慢 2、不能实时性处理 3、条纹噪声具有方向性（水平垂直）和贯穿性 预设条纹噪声模型 假设图像中像素(i, j)的值 z(i, j)表示为： z(i...；增益 A(i, j)表示固定模式噪声中的乘性分量；偏置分量 B(i, j)表示固定模式噪声中的加性分量。...图、imageJ软件处理步骤 损失了一部分细节，频域滤波器的参数可以精调 基于空域滤波 非均匀校正算法具有普遍性，对于条纹噪声，有时达不到满意的效果。
图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...在通信信道测试和建模中，高斯噪声被用作加性白噪声以产生加性白高斯噪声。...加性高斯白噪声只是白噪声的一种，另有泊松白噪声等,加性高斯白噪声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。...椒盐噪声 定义：椒盐噪声又称为双极脉冲噪声，这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异，而其余像素的灰度值保持不变，因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。...如果一个噪声，它的幅度服从高斯分布，而它的功率谱密度又是分布均匀的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不想关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。
python 代码： import cv2 as cv import numpy as np def add_salt_pepper_noise(image...
电阻是我们电子电路中最常见的基础元件之一，我们常听说电阻具有噪声，那么电阻的噪声是从哪里来的呢？...电阻的噪声通常指的热噪声，哪怕电阻没有连接到电路中，没有电流流过电阻，电阻两端也会有电压变化，这就是电阻热噪声，在系统工作频率范围内，电阻的热噪声可以认为是白噪声。...电阻两端开路时，它的热噪声有效值的计算公式是： k是玻尔兹曼常数，k=1.38*10-23 J/K，T是开尔文热力学温度，R是电阻值，B是系统等效噪声带宽。...根据公式我们可以看出来，电阻越大，噪声也越大，噪声随着电阻阻值的增加而增加。...同样的，噪声也与温度有关，毕竟这个噪声叫做热噪声，只是这个噪声对温度并不敏感，因为公式中是热力学温度，当温度变化为十几或几十摄氏度时，对噪声的影响并不是很大。
程序开发中总会用到随机方法,一般的随机方法虽然通用,但是产生的随机数又因为过于"随机",不适合用来生成平滑连续的随机数据(譬如自然地形的高度),这个时候我们便需要使用特殊的随机方法了, Perlin 噪声便是一种能够产生平滑...Value 噪声 为了更容易的理解 Perlin 噪声,我们先从较简单的 Value 噪声看起: 首先我们考虑 一维 情况(即通过一维坐标来获取随机值),如果我们仅使用一般随机方法的话,得到的随机数值是这样的...至此,我们便得到了 一维 的 Value 噪声. 未完待续
Perlin 噪声 理解了二维的 Value 噪声,我们就可以进一步来看 二维的 Perlin 噪声了....二维 Perlin 噪声的生成方式和 二维 Value 噪声的生成方式大体相同,二维 Perlin 噪声也是根据给定的坐标选取对应的正方形,并将该正方形的四个顶点作为插值端点,但是在 Perlin 噪声中...(注:上图展示的是实际生成的二维 Perlin 噪声数据,显示上没有做额外的插值处理,所以看起来会有明显的边界) Simplex 噪声 Simplex 噪声是 Perlin 噪声的改进版，(二维)Perlin...这里有一份相关的代码实现,有兴趣的朋友可以看看~ 分形噪声 很多讲解 Perlin 噪声的文章也会提到 分形噪声,不过分形噪声本质上并不是某种特定类型的噪声(自然也不是 Perlin 噪声),而更应该说是一种噪声的叠加方法...,他是将很多个不同频率,不同振幅的基础噪声(譬如 Value噪声, Perlin噪声 等等)相互叠加,最后形成的一种噪声(统称为分形噪声).
1.什么是白噪声？ 答：白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。...例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."...信道中加性噪声的来源，一般可以分为三方面： 1）人为噪声：人为噪声来源于无关的其它信号源，例如：外台信号、开关接触噪声、工业的点火辐射等； 2 ）自然噪声：自然噪声是指自然界存在的各种电磁波源，例如：闪电...某些类型的噪声是确知的。虽然消除这些噪声不一定很容易，但至少在原理上可消除或基本消除。另一些噪声则往往不能准确预测其波形。这种不能预测的噪声统称为随机噪声。我们关心的只是随机噪声。...3）起伏噪声：起伏噪声是以热噪声、散弹噪声及宇宙噪声为代表的噪声。这些噪声的特点是，无论在时域内还是在频域内他们总是普遍存在和不可避免的。
运用图形噪声，我们可以在3d场景中模拟它们，本文就带大家一起走进万能的图形噪声。...概述 图形噪声，是计算机图形学中一类随机算法，经常用来模拟自然界中的各种纹理材质，如下图的云、山脉等，都是通过噪声算法模拟出来的。...目前基础噪声算法比较主流的有两类：1. 梯度噪声；2....细胞噪声； 梯度噪声 (Gradient Noise) 梯度噪声产生的纹理具有连续性，所以经常用来模拟山脉、云朵等具有连续性的物质，该类噪声的典型代表是Perlin Noise。...噪声算法组合 前面介绍了两种主流的基础噪声算法，我们可以通过对多个不同频率的同类噪声进行运算，产生更为自然的效果，下图是经过分形操作后的噪声纹理。
=cv2.imread(path,1) img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) rows,cols=img.shape[:2] #添加噪声...plt.title('原始图像') plt.subplot(2,2,2),plt.axis('off'),plt.imshow(img_noise,plt.cm.gray),plt.title('加入噪声后图像...plt.savefig('C:/Users/xpp/Desktop/result.png') plt.show() put(r'C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') 算法：空域噪声滤波器是在待处理的图像中逐点地移动模板...空域噪声滤波器可以按照以下关系进行分类： 从数学形态上，空域噪声滤波器分为线性滤波器和非线性滤波器 从处理效果上，空域噪声滤波器分为平滑空间滤波器和锐化空间滤波器
高斯白噪声函数 高斯白噪声概念解释： 高斯白噪声（white Gaussian noise; WGN）：均匀分布于给定频带上的高斯噪声 如果一个噪声，它的幅度服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的...，则称它为高斯白噪声。...高斯白噪声中的高斯是指：概率分布是正态函数，而白噪声是指：它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考察一个信号的两个不同方面的问题。 热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。...matlab高斯白噪声函数介绍：——wgn( )、awgn( ) WGN：产生高斯白噪声 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为单位指定输出噪声的强度。...参考来源 matlab 中产生高斯白噪声 高斯白噪声及Matlab常用实现方法 关于dB 分贝 Matlab产生高斯白噪声 MATLAB产生特定功率谱密度的高斯白噪声的两种方法 版权声明：
python代码： import cv2 as cv import cv2 as cv import numpy as np def add_salt_pe...
今天来给大家分享下怎么做图片的噪声去除。平时其实大家上网都能遇到这样的场景，就是输入讨厌验证码，怎么都输不对。验证码现在可以说是千奇百怪、分外妖娆，为啥要做成这样呢？
SNR：信噪比，信号与噪声的比率 P：平均能量 信号功率和噪声功率有着相同的带宽 如果信号是一个常量s，或者随机变量S，那么对于随机噪声N的SNR为 ? E：期望 ?...如果噪声的期望为0，显然 ? ? 显然， ? 分贝 因为信号动态范围很大，所以，经常用对数分贝缩放， ? ? ? 因此， ? ? ?....'); % hold on; % plot(x,data+noise); % legend('原始数据','15dB噪声'); res=data+noise; end 关于add_noise这个函数，...输入的参数是数据，已经需要增加的噪声的分贝，输出的是加了噪声的数据。
在通信系统中我们经常可以听到白噪声，那这个白噪声到底是什么意思呢。...由于在一般通信系统的工作频率范围内热噪声的频谱是均匀分布的，好像白光的频谱在可见光的频谱范围内均匀分布那样，所以热噪声又称为白噪声。...那热噪声又是什么呢，热噪声是电阻性器件中的自由电子运动产生的交流分量。这个是随机的，也是常用来分析问题的噪声。...在通信系统中有三种常见的平稳随机过程：第一种是以热噪声为代表的的高斯过程，第二种是以窄带噪声包络为代表的的瑞利分布过程，第三种是以正弦波加窄带高斯过程的包络为代表的莱斯分布过程。...这三种是用于什么呢，第一种是热噪声原始状态，第二种是噪声和信号所处的频带宽度都相对中心频率比较小时的状态，第三种是用一个正弦波作为一个载波的已调信号的状态。
“9.11”恐怖袭击事件、2008年金融危机、卡特里娜飓风、2011年日本大地震、禽流感肆虐，这些“黑天鹅”事件 的发生在很大程度上应归咎于糟糕的预测，也就是说预测者们被众多信息中的噪声干扰，而忽视了其中真正的信号...真正优秀的预测者会用概率的方法思考问题，他们谦虚而且勤恳，他们能清楚地区分什么是不可预测的、什么是可预测的，他们注重能带领他们接近真相的成千上百个小细节，他们能辨识出什么是噪声、什么是信号。...然而最重要的是，它是帮助我们区分繁杂数据中哪些 是噪声、哪些是信号的“测试仪”，是我们当下最需要的基本工具；它有时还能帮助我们正确评估那些我们不熟悉却必须了解的信息的价值。
噪声传导有两种模式，一种为差模传导，一种为共模传导。 线路中的噪声电流进入和流出，相同大小的电流以相反方向流动，总和始终为零，这种称之为差模传导。...线路中的噪声电流以相同的方向流动，线路承受着相同的电压，这种称之为共模传导。...共模传导经由地线所保持负载的浮动静电容量泄露的电流所导致，然后经过地线回到噪声源（也可能是负载和噪声源之间的直接连接所导致而不经过地线）。...开关电源是发射噪声到电源线的典型噪声源之一，常见的噪声趋势中，差模在较低频率范围内更强，而共模在较高频率范围内更强。...可通过PCB建立屏蔽罩，将噪声源和浮动静电容围住，这是共模电流的回流路径经过屏蔽而不是大地，使整个线路（包括屏蔽）总电流变为0。
通过Groovy来消除代码噪声 Java是在JVM上运行的最广泛使用的编程语言。不过，还有很多其他基于JVM的语言，比如Groovy，Scala，JRuby，Jython，Kotlin等等。
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