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，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，产生该噪声的算法也比较简单。
- 高斯噪声(Gaussian noise)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。
本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码（数字加字母）。
论文：Image denoising by sparse 3-D transform-domain collaborative filtering 代码：python 代码 介绍：图像去噪算法：BM3D
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 今天写的是图像像素运算 outline 算术运算 加，减，乘，除 应用：调节亮度，调
其中，横轴表示X[0,0]，即位置p; 纵轴表示X[1,0]，即速度v 可以看到速度v很快收敛于1.0，这是因为设置delta_t=1，即Z中的数据从0-500，每秒加1，卡尔曼滤波预测的速度与实际速度1.0很好的契合。 并且，我相信如果将横轴展开来看，卡尔曼滤波也对位置的预测具有很好的契合。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
有损压缩通过变换和量化技术证明了其在视频压缩中的效率的同时，也表明其会带来量化错误问题。为了补偿这一误差，许多研究者开发了滤波技术，比如去块滤波、样本自适应偏移以及基于维纳的滤波。更进一步的，最近的编码标准将滤波技术应用于环内也取得了图像质量实质上的提高。目前，大部分的滤波技术集中在环路内，作为预处理的滤波还没有被广泛用于有损视频压缩，尤其是最近的视频编码标准 HEVC 和 VVC 中。少部分研究者根据视频压缩标准，基于传统的信号处理技术来进行预处理以提高视频质量，这样做复杂度低但是效率有限。
很多人家的经验，我发现都千篇一律，功能函数没解析，参数不讲解，就一个代码，所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总！！!
3.10版没有添加新的模块，但是引入了很多新的并且有用的特性。让我们来一起看看吧。
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量子计算近年发展迅速，它利用量子力学定律来解决对经典计算机来说过于复杂的问题。对于量子计算机而言，其特点主要有运行速度较快、处置信息能力较强、应用范围较广等。与一般计算机相比，信息处理量愈多，对于量子计算机实施运算也就愈加有利，也就更能确保运算具备精准性。 相比于传统计算机，量子计算机有其优势，但同时也面临着诸多问题，例如设计、制造和编程都非常困难，其中如何减轻量子噪声是发展该领域的一项重要挑战，因为非常大的噪声使得在真机上运行的实验结果受到影响，严重降低了结果的准确性。 为了解决量子噪声问题，研究人员正在
AI 绘画中的扩散模型是近年来在计算机视觉和图像生成领域中获得关注的一种深度学习方法。这种模型特别擅长于生成高质量的图像，包括艺术作品和逼真的照片样式的图像。扩散模型的关键思想是通过一个渐进的、可逆的过程将数据（在这个场景中是图像）从有序状态转换到无序状态，然后再逆转这个过程来生成新的数据。
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。
去噪（Noise Removal），首先要认识噪声类型和形成，然后结合噪声特点进行去噪。 首先噪声类型如下表：
（https://www.dianyuan.com/eestar/article-4761.html）里面有个观点：电阻越大噪声越大。
现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
时间序列分解是一种技术，它将时间序列分解为几个部分，每个部分代表一个潜在的模式类别、趋势、季节性和噪声。在本教程中，我们将向您展示如何使用Python自动分解时间序列。
摘要 现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
【新智元导读】没有什么能阻挡我们对高清无码大图的向往。在ICML2018上，英伟达和MIT等机构的研究人员展示了一项图像降燥技术Noise2Noise，能够自动去除图片中的水印、模糊等噪音，几乎能完美复原，而且渲染时间是毫秒级。
如果你对摄影有一点基础的了解，可能你经常知道的常识是拍照时，在保证图像曝光合适的情况下要尽量用低ISO，因为高ISO会带来高噪声，就像下图所示
目前 NAS 方法已经存在非常多，其中谷歌提出的 DARTS 方法，即可微分结构搜（Differentiable Architecture Search），引起了广大研究从业人员的关注与研究。但是DARTS 的可复现性不高，主要原因包括：
J =imnoise(I,‘salt & pepper’,0.02);%给图像添加椒盐噪声
img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float32)
如何防止神经网络过拟合：通过获取更多的数据、选择正确的模型、将多个模型平均、贝叶斯方法、正则项、L1和L2、early stopping、输入加噪声、权重加噪声以及dropout等方法。具体来说，可以通过限制网络参数的总数量、使用L1和L2正则项、调整学习率、采用dropout以及限制训练样本数量等方法来防止过拟合。同时，还可以采用交叉验证、选择合适的模型、调整模型参数、采用贝叶斯方法、限制输出范围等方法来避免过拟合。
近几年来，视频流的技术环境发生了巨大的变化，互联网上的视频流量急剧增加。根据 Cisco 公司的报告的预测，视频流量将超过整个互联网使用量的 80%。这也使得人们对视频流和实时视频通信应用中的视频压缩的比特率与质量的权衡关系产生了更大的兴趣。然而这些编解码器在实际系统中的实际部署表明，还有其他考虑因素进一步限制了编解码器的性能，例如设备上的资源、云中的计算资源和 CDN（内容交付网络）中不同服务器之间的带宽。尤其是转码已经成为流媒体和通信生态系统的一个关键设备，使 Netflix、YouTube、Zoom、微软、Tiktok 和 Facebook 的视频应用成为可能。用户生成内容（UGC）的流媒体的一个主要问题是失真的影响，如噪音、曝光/光线和相机抖动。对于 UGC，这些失真通常会导致比特率提高，图片质量降低。
Matlab中为图片加噪声的语句是 (1)J = imnoise(I,type); (2)J = imnoise(I,type,parameters); 其中I为原图象的灰度矩阵,J为加噪声后图象的灰度矩阵; 一般情况下用(1)中表示即可,(2)中表示是允许修改参数, 而(1)中使用缺省参数; 至于type可有五种,分别为'gaussian'(高斯白噪声),'localvar' (与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声),'poisson'(泊松噪声), 'salt & pepper'(椒盐噪声)和'speckle'(斑点噪声); 具体(2)中参数值的设定可根据个人需要; 其余情况以及若还有不懂请参考Matlab帮助文件。 比如说： I=imread('image.bmp'); J=imnoise(I,'salt & pepper'); imshow(J); 以上程序就表示把原图像加入椒盐噪声，但注意要把图像和以上程序的M文件放在同一个子目录下；
图片读入程序中后，是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能，对图片也适用。对数组元素的访问，实际上就是对图片像素点的访问。
【例7.1-1】产生一列正弦波信号，加入噪声信号，然后调用smooth函数对加入噪声的正弦波进行滤波（平滑处理）
请大家想一下，当自己存储了好久女神的图片被噪声污染了，那是一种怎样的伤心欲绝的事情啊。但是，有matlab在。你什么都不用担心，matlab会用滤波的办法给图片进行去噪操作。也就是给你的女神“洗脸”，先给大家看一个例子。
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：
上一篇文章我们详细介绍了过拟合和L1、L2正则化，Lasso就是基于L1正则化，它可以使得参数稀疏，防止过拟合。其中的原理都讲的很清楚，详情可以看我的这篇文章。 链接: 原理解析-过拟合与正则化
简单理解，扩散模型如下图所示可以分成两部分，一个是 forward，另一个是 reverse 过程：
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今年 9 月，reddit 网友 Michael Klachko 对 CVPR 2018 的一篇接收论文《Perturbative Neural Networks》提出质疑，他在对论文的复现过程中发现了一些问题：「《Perturbative Neural Networks》一文提出用 1x1 卷积代替 3x3 卷积，输入中应用了一些噪声。作者称这种做法表现良好，但我的复现结果并不理想，因此我决定对其进行测试。作者提供了他们用的代码，但是经过仔细检查，我发现他们的测试准确率计算有误，导致得出的所有结果无效。」
USB总线以方便、灵活、即插即用等优势得到广泛的应用，但通用USB数据采集模块只能延长几米的距离，在应用中受到很大的限制。本方案通过工业USB和光纤技术，将USB数据采集模块延长到300米，光纤传输具有较强的抗电磁干扰特性，可实现多通道分布式状态监测系统。
CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
在之前的GAN的时候，有一个非常大的问题，那就是GAN生成的图像缺乏多样性，它是以生成器生成的图像能骗过判别器为目标的，而不是以生成丰富的图像为目标的。有关GAN的理论部分可以参考Tensorflow深度学习算法整理(三) 中的对抗神经网络。
作者：symon AIGC 热潮正猛烈地席卷开来，可以说 Stable Diffusion 开源发布把 AI 图像生成提高了全新高度，特别是 ControlNet 和 T2I-Adapter 控制模块的提出进一步提高生成可控性，也在逐渐改变一部分行业的生产模式。惊艳其出色表现，也不禁好奇其背后技术。本文整理了一些学习过程中记录的技术内容，主要包括 Stable Diffusion 技术运行机制，希望帮助大家知其所以然。 一 背景介绍 AI 绘画作为 AIGC（人工智能创作内容）的一个应用方向，它绝对是 20
维纳滤波（wiener filtering) 一种基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器。这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，因此，它是一个最佳滤波系统。它可用于提取被平稳噪声污染的信号。
计算机音频领域，有近百年的历史，论起这个行业的翘首，DAW(数字音频工作站)当之无愧，集行业各种顶尖技术和人才，产生出工业级标准如Pro Tools，各方一霸如Cubase, Logic, FL Studio ......
本文从非线性数据进行建模，带你用简便并且稳健的方法来快速实现使用Python进行机器学习。
在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。
Stable Diffusion 进行 AI 绘画，采样器存在的价值就是从噪声出发，逐步去噪，得到一张清晰的图像。
(说白了就是训练集)，核心过程如上图所示，扩散过程为从右到左 X_0 \to X_T 的过程，表示对图片逐渐加噪。
数据中心光网络智能管控 近年来，全球移动用户数量迅速扩增，数据中心业务快速增长，这些趋势对目前的数据中心互联光网络提出了更大需求。在降低部署与运营成本的同时如何保证系统稳定运行是一个重要挑战。一方面，随着相干器件的发展，器件具备多种调制模式选择，链路与信号的配置逐渐多样化，配合OPC-4的Flex-grid应用，这让弹性光网络（elastic optical networks， EON）成为了可能，链路性能优则采用更高的单波速率，链路性能差则降低单波速率换取更高的传送性能。这就像新能源汽车的续航里程一样
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。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音，因为这让我们在数学分析上更加方便。然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。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——."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数 高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声 高斯分布——也称正态分布，又称常态分布。对于随机变量X，记为N（μ，σ2），分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时，p (x)也就确定了，特别当μ=0，σ2=1时，X的分布为标准正态分布。
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