其中,(X)为原始数据,(X’)为添加噪声后的结果,(N(\mu, \sigma2))表示均值为(\mu)、方差为(\sigma2)的高斯噪声。 NoiseAdder-mean: float-std: float+add_noise(data) 参数示例代码 importnumpyasnpdefadd_gaussian_noise(data,mean=0,std=1):noise=np.random.normal(mean,std,data.shape)returndata+...
from tensorflow.keras.layers import GaussianNoise layer = GaussianNoise(0.1) 1. 2. 实例: 1. 在激活之前添加高斯噪声: ... model.add(Dense(32)) model.add(GaussianNoise(0.1)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(32)) ... 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2. 在激活之后添加高斯噪声: ....
def add_gaussian_noise(image, mean=0, stddev=25): gaussian_noise = np.random.normal(mean, stddev, image.shape).astype(np.uint8) noisy_image = cv2.add(image, gaussian_noise) return noisy_image image = cv2.imread('input_image.jpg') noisy_image = add_gaussian_noise(image) cv2.imshow('...
def add_noise(signal, noise_level): """向信号添加噪音。 参数: signal: 原始信号。 noise_level: 要添加的噪音水平。 返回: 表示带噪信号的numpy数组。 """ noise = np.random.normal(0, noise_level, len(signal)) noisy_signal = signal + noise return noisy_signal 对信号应用FFT def denoise_fft...
noisy_data = data + noise_factor * noise return np.clip(noisy_data, 0., 1.) 示例应用 train_data = np.random.rand(100, 28, 28) # 示例训练数据 train_data_noisy = add_noise(train_data) 图像处理 在图像处理中,添加噪点可以模拟不同类型的噪声,提高图像处理算法的适应性。
noisy_image = add_salt_and_pepper_noise(image) # 显示添加椒盐噪声后的图像 cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 4. 处理图像噪声 在实际应用中,我们通常会使用各种滤波器来处理图像中的噪声。OpenCV提供了许多滤波器函数,例如均值滤波、中值滤波和高斯滤波...
defadd_noise1(clean, noise, gain=0.004):# gain:噪声增益因子noisy = clean + gain * noisereturnnoisy 第二种:根据SNR生成noisy 通过信噪比的公式推导出噪声的增益系数k。 SNR=10∗log10(S2(kN)2)⇒k=√S2N2∗10SNR10SNR=10∗log10(S2(kN)2)⇒k=S2N2∗10SNR10 ...
noisy_image = add_salt_and_pepper_noise(image) # 显示添加椒盐噪声后的图像 cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 4. 处理图像噪声 在实际应用中,我们通常会使用各种滤波器来处理图像中的噪声。OpenCV提供了许多滤波器函数,例如均值滤波、中值滤波和高斯滤波...
defadd_noise(signal, noise_level): """向信号添加噪音。 参数: signal: 原始信号。 noise_level: 要添加的噪音水平。 返回: 表示带噪信号的numpy数组。 """ noise=np.random.normal(0, noise_level, len(signal)) noisy_signal=signal+noise
代码实现了一个基于Tkinter的GUI,用于信号处理和噪声添加。基本流程如下: 导入库:引入必要的库,包括NumPy、Matplotlib、Pandas和Tkinter。 创建主窗口:初始化Tkinter窗口,设置标题和大小。 定义添加噪声的函数:add_noise函数根据信号与噪声比(SNR)计算并添加高斯白噪声。 加载信号的函数:load_signal函数用于选择CSV文件并...