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。...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。...高斯型白噪声同时涉及到噪声的两个不同方面，即概率密度函数的正态分布性和功率谱密度函数均匀性，二者缺一不可。...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。
%正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution), % MATLAB 命令是normrnd。...%4）randn()是标准正态分布； MATLAB命令是normrnd 功能:生成服从指定均数和标准差的正态分布的随机数列, %即高斯随机序列。...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)] =...– 10 lg(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b^2 snr=10; sqrt(a)=10^(-(snr+3)/10); noise=normrnd(0,sqrt(a),1,1000)+1*i*normrnd(0,sqrt(a
（4） normrnd(a,b,c,d)：产生均值为a、方差为b大小为cXd的 随机矩阵。 rand：返回一个在区间 (0,1) 内均匀分布的随机数。...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...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。...如果输入其他：‘dBw’或缺省则表示用dBw作为功率单位 AWGN：在某一信号中加入高斯白噪声 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。...如果x是 复数，就加入复噪声。
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。
这就会得到添加了高斯噪声的新图像。 高斯噪声也称为白噪声，是一种服从正态分布的随机噪声。在深度学习中，训练时往往会在输入数据中加入高斯噪声，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。这称为数据扩充。...半监督学习：训练时可以在输入数据中加入高斯噪声，提高半监督模型的性能。这可以帮助模型更好地利用有限的标记数据并学习更多的一般特征。...生成对抗网络 (GAN)：可以将高斯噪声添加到生成器输入中，以提高生成样本的多样性。 贝叶斯深度学习：训练时可以在模型的权重中加入高斯噪声，使其对过拟合具有更强的鲁棒性，提高模型的泛化能力。...强化学习：在训练过程中，可以在代理的输入或动作空间中加入高斯噪声，使其对环境变化具有更强的鲁棒性，提高智能体的泛化能力。 在上述所有示例中，高斯噪声通过特定的均值和标准差，以受控方式添加到输入或权重。...对抗训练：在对抗训练时，可以在输入数据中加入高斯噪声，使模型对对抗样本更加鲁棒。
OpenCV 4中同样没有专门为图像添加高斯噪声的函数，对照在图像中添加椒盐噪声的过程，我们可以根据需求利用能够产生随机数的函数来完成在图像中添加高斯噪声的任务。...在OpenCV 4中提供了fill()函数可以产生均匀分布或者高斯分布（正态分布）的随机数，我们可以利用该函数产生符合高斯分布的随机数，之后在图像中加入这些随机数即可，我们首先了解该函数的使用方式，该函数的函数原型在代码清单...依照上述思想，在代码清单5-7中给出了在图像中添加高斯噪声的示例程序，程序实现了对灰度图像和彩色图像添加高斯噪声，在图像中添加高斯噪声的结果如图5-8、图5-9所示，由于高斯噪声是随机生成的，因此每次运行结果会有差异...imshow("三通道高斯噪声", lena_noise); 25. imshow("单通道高斯噪声", equalLena_noise); 26....图5-8 myGaussNoise.cpp程序中灰度图添加高斯噪声结果 ? ? 图5-9 myGaussNoise.cpp程序中彩色图添加高斯噪声结果
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功率和方差这两个概念，一个是表示信号的强度，一个是表示随机信号的一个统计量，为什么高斯白噪声的平均功率会等于它的方差呢？ 什么是高斯白噪声？ ...维基百科上给出的解释是：在通信领域中指的是一种功率谱函数是常数（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。...自相关函数 高斯白噪声是一种平稳的随机过程，假设该过程为，那么其自相关函数的定义如下： ? 随机过程的自相关函数非常重要，它有两条非常重要的性质： R(0) = E[ ?...所以，对于高斯白噪声来说，它的均值为0，即m(t)为0，因此平均功率等于方差。 ps. 感觉师兄胡冲博士的友情帮助。 ?
文章目录 高斯日记 马虎的算式 第39级台阶 总结 ---- 高斯日记 题目： 大数学家高斯有个好习惯：无论如何都要记日记。...高斯出生于：1777 年 4 月 30 日。 在高斯发现的一个重要定理的日记上标注着：5343，因此可算出那天是：1791 年 12 月 15 日。...高斯获得博士学位的那天日记上标着：8113。 请你算出高斯获得博士学位的年月日。 提交答案的格式是：yyyy−mm−dd, 例如：1980−03−21。...=b){ for(int c = 1;cc++){ if(c!=a && c!=b){ for(int d = 1;d<10;d++){ if(d!...=c){ for(int e = 1;e<10;e++){ if(e!=a && e!=b && e!=c && e!
前言 本文基于 LabVIEW 仿真了单频脉冲信号（先导脉冲）和线性调频信号，全程伴有高斯白噪声。 一、单频脉冲信号 单频脉冲信号由正弦信号 * 脉冲信号组合而成。...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。...1、信号参数 高斯白噪声 采样数 = 仿真信号时间总长度(s) * 采样率(Hz) 标准差 = \sqrt{白噪声信号-方差} 2、仿真图 ①、前面板 ②、程序框图 四、合成信号 将上述单频脉冲信号...、线性调频信号、高斯白噪声信号合成，并做个 FFT 进行频域分析。...1、前面板 2、程序框图 五、代码自取 CSDN 链接：LabVIEW仿真单频脉冲信号+线性调频信号+高斯白噪声信号
文章目录 一、高斯白噪声 的 自相关函数 分析 一、高斯白噪声 的 自相关函数 分析 ---- 高斯白噪声 N(n) 其自相关函数为 r_N(m) 该白噪声 方差为 1 , r_N(0) = 白噪声方差..., 其余的 r_N(m) 随着绝对值增加 , 都趋于 0 ; 由于 高斯白噪声是随机的 , 噪声信号 是 功率信号 , 在 m = 0 时 , 是完全相关的 , 相关函数值就是功率值 ,...但是只要 m 不为 0 , 噪声信号错开了一点 , 那就是完全不相关了 , 自相关函数 与 功率谱密度 是一对 傅里叶变换对 , 如果自相关函数具备该特点 , 在 m = 0 时 , 相当于...\delta(n) 信号 , \delta(n) 信号的傅里叶变换为 1 , 其在所有的频率上其 功率密度函数 都是 1 , 在所有的频率上都是有功率分布的 ; 下图是 " 高斯白噪声..." 与 " 自相关函数 " 的图 : 在 m = 0 时 , 高斯白噪声 的 " 自相关函数 " r_N(0) 是该噪声的 功率 , 此时相关性最大 ; 一旦 高斯白噪声 错开一点 , 即
Android 系统涉及很多组件，开发者会根据正在开发的 Android 部分而选择不同的编程语言。...对于这些内存安全问题，谷歌表示除了优化内存错误检测机制外，最有效的解决办法是采用内存安全语言。Java 和 Kotlin 等托管语言是 Android 应用开发的最佳选择。...较低层级的 OS 需要系统编程语言，如 C、C++ 和 Rust。这些语言设计时考虑到了可控和可预测性的目标。它们提供对低级系统资源和硬件的访问，资源较少，并具有更可预测的性能特征。...提供这种安全性的同时，Rust 的性能表现足以媲美 C 和 C++。...无论如何，向 Android 平台添加新的开发语言支持是一项大工程。
GCC-PHAT方法本身具有一定的抗噪声和抗混响能力，但是在信噪比降低和混响增强时，该算法性能急剧下降。...相关参数可参见下图： 互相关算法经常被用来做时延估计，表示为： 代入信号模型，则有： 此时因为s(t)和n1(t)互不相关，上式可以简化为： 其中τ12=τ1-τ2，假设n1和n2是互不相关的高斯白噪声...为了锐化Rx1x2(τ)的峰值，可以根据信号和噪声的先验知识，在频域内对互功率谱进行加权，从而能抑制噪声和混响干扰。...扩展 GCC时延估计中，信号x1和x2都采用理想模型，并没有过多考虑混响噪声，所以当混响较强时，GCC时延估计算法效果较差。...更多地，麦克风阵列信号的理想模型参见下图： 如上图所示，在理想模型中，假设麦克风阵列的所有阵元接收到的语音信号只包含直达信号与噪声信号，噪声信号为环境噪声（高斯白噪声），并且每个麦克风之间的噪声相互独立
在扩散模型中，我们从一个随机的高斯噪声开始，经过多步反向过程生成清晰的图像。这一过程分为两个阶段：前向扩散过程：通过将真实数据逐步添加噪声，直至其变为接近高斯分布。...数学原理解析扩散模型的核心在于马尔科夫链，其中数据分布会逐渐转变为高斯噪声，而通过逆向扩散过程可以从噪声生成新的数据样本。...2.1 前向过程：从数据到高斯噪声前向扩散过程的目标是通过逐渐向数据中添加噪声，最终得到一个标准高斯噪声分布。...经过 $T$ 步之后，数据分布会接近于一个标准高斯分布：$$q(x_T | x_0) = \mathcal{N}(x_T; 0, \mathbf{I})$$2.2 反向过程：从高斯噪声到数据生成过程是前向过程的逆过程...以下是一些未来可能的发展方向：8.1 自然语言生成除了图像生成，扩散模型也被应用于自然语言生成任务。通过将句子编码成连续表示并添加噪声，扩散模型可以逐步生成具有语义一致性的文本。
扩散模型的本质，以及目前我们对扩散模型的理解，都与高斯噪声在训练和生成过程中所起的作用高度相关。...在这篇论文中，作者不再将扩散模型局限于「依赖高斯噪声而建立」，而是提出了围绕模糊（blurring）、下采样（downsampling）等任意图像变换方式建立的广义扩散模型。...对以往标准的扩散模型来说，其执行图像变换的前向过程，是由图像退化算子 D 来对图像添加高斯噪声。...以模糊为退化运算方式 基于噪声的扩散模型中的前向扩散过程（即退化运算这一步）的优点是，在最后一步 T 处的退化图像分布只是一个各向同性的高斯分布。...在训练和测试期间不需要高斯噪声的 cold diffusion，突破了人们对扩散模型的原有理解，为新型生成模型打开了未来的大门。
例如，[5] 中研究了一个高斯混合隐变量模型（GM-LVM），作者在没有大幅改变 VAE 目标函数时不能使用变分推理在 MNIST 上训练他们的模型。...2 高斯混合 Wasserstein 自编码器 我们考虑一个两层隐变量的分层生成模型 p_G，其中最高层的变量是离散的。...具体来说，如果我们用密度 p_D（D 表示离散）表示离散隐变量 k，和密度 p_C（C 表示连续）表示连续的隐变量 z，生成模型由下式给出： ?...（b）是每个离散隐变量 k 的数字样本 x〜p_G（x | z）p_C（z | k），（c）展示了更接近于先验模式的样本。...为了使（c）中的样本接近先前工作的每个众数，我们使用从与 p_C（z | k）相同的高斯分布采样的 z 值，除了标准差减少 1/2 以外。 ?
自然地，测试时自适应（TTA）范式在视觉-语言社区中引起了广泛关注，旨在利用 未标注 数据进一步改进这些性能。...在零样本设置下部署视觉语言模型（VLMs）是执行下游任务最简单和最直接的方法之一，它利用了文献[19]中描述的预训练过程。...在线高斯自适应 本节介绍了作者提出的改进预训练视觉语言模型零样本能力的方法，该方法基于一组已知类别的高置信度样本所捕获的知识。在在线环境中，这些样本会沿着数据流持续收集，用以填充并更新缓存内存。...此过程中的主要步骤——即类别后验估计、高斯参数估计和可靠样本的在线选择——将在下文详细阐述。 高斯建模。...高斯混合模型（GMM）已被成功应用于视觉语言模型（VLMs）的无样本和少量样本自适应[23, 28]。作者采用此框架来对基于类别的图像特征似然进行建模。
前言 前面一章我们学习了《C++ OpenCV图像分割之KMeans方法》，今天我们在学习一下高斯混合模型。 Gaussian Mixture Model (GMM)。...高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model） 统计学习的模型有两种，一种是概率模型，一种是非概率模型。 所谓概率模型，是指训练模型的形式是P(Y|X)。...所谓混合高斯模型（GMM）就是指对样本的概率密度分布进行估计，而估计采用的模型（训练模型）是几个高斯模型的加权和（具体是几个要在模型训练前建立好）。每个高斯模型就代表了一个类（一个Cluster）。...对样本中的数据分别在几个高斯模型上投影，就会分别得到在各个类上的概率。然后我们可以选取概率最大的类所为判决结果。...从中心极限定理的角度上看，把混合模型假设为高斯的是比较合理的，当然，也可以根据实际数据定义成任何分布的Mixture Model,不过定义为高斯的在计算上有一些方便之处，另外，理论上可以通过增加Model
="transportTypeId" name="transportTypeId"> 请选择 c:...transportTypeIds"> <option value="${transportTypeIds.translateKaolaValue}" c:...{transportTypeIds.translateKaolaValue eq flo.transportTypeId}">selectedc:...if>> ${transportTypeIds.translateRemark} c:
C语言的开发场景： 应用软件 主要包含各种软件如：QQ，百度网盘，游戏 （上层） 操作系统 windows/macOS/Linux （下 电脑硬件 ...层） C语言是一个擅长底层开发的语言。...而C语言的主要编译器有：Clang/GCC/MSVS。
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