111111Developer- name: string+add_noise_to_array(array: list) : listNovice- name: stringNoiseGenerator- mean: float- std: float+generate_noise(N: int) : listArrayUtils+create_array(N: int) : list 在这个类图中,Developer类代表经验丰富的开发者,Novice类代表刚入行的小白,NoiseGenerator类用于生成...
One of the following strings, selecting the type of noise to add: ‘gaussian’ Gaussian-distributed additive noise. ‘localvar’ Gaussian-distributed additive noise, with specified local variance at each point of image ‘poisson’ Poisson-distributed noise generated from the data. ‘salt’ Replaces...
经过实验发现对声波的以下改变是有用的:Noise addition(增加噪音)、Add reverb(增加混响)、Time shifting(时移)、Pitch shifting(改变音调)和Time stretching(时间拉伸)。 本文需要使用的python库: matplotlib:绘制图像 librosa:音频数据处理 numpy:矩阵数据处理 常见的失真有: 加性声学噪声:加性噪声与期望信号不相干,...
#sum of two frequencies f = np.sin(2*np.pi*50*t) + np.sin(2*np.pi*120*t) #add some noise f_n = f+2.5*np.random.randn(np.size(t)) plt.figure('initial signal(s)') plt.plot(t,f, color='black',label='clean') plt.plot(t,f_n,color='red',label='noisy') plt.xlabel...
我发现对声波的以下改变是有用的:Noise addition(增加噪音)、Add reverb(增加混响)、Time shifting(时移)、Pitch shifting(改变音调)和Time stretching(时间拉伸)。 本章需要使用的python库: matplotlib:绘制图像 librosa:音频数据处理 numpy:矩阵数据处理
(noisy_test_data).numpy() decoded_ecgs = autoencoder.decoder(encoded_ecgs).numpy() n = 3 ind = [0, 2, -1] fig, ax = plt.subplots(3, n, sharex=True, sharey=True, figsize=(26, 10)) for i in range(n): ix = ind[i] # display original + noise ax[0][i].set_title("...
问在Python中添加不同粒度的噪声EN我试图添加噪音到图像中，以模仿真实世界的噪音产生的高ISO设置的相机...
sine_noise = np.array(sine_noise) 上面的构建代码和之前的类似。我们生成了两个正弦波,其中是一个信号另一个是噪声,并且我们将他们都转化为了一个numpy的数组 # Add them to create a noisy signalcombined_signal = sine_wave+sine_noise 我把噪声加到了信号里。正如之前提到的,numpy才有这么方便的累加方式...
from skimage.filters.rank import median from skimage.morphology import disk noisy_image = (rgb2gray(imread('../images/lena.jpg'))*255).astype(np.uint8) noise = np.random.random(noisy_image.shape) noisy_image[noise > 0.9] = 255 noisy_image[noise < 0.1] = 0 fig, axes = pylab.subplots...
作为示例,我们将使用 NumPy add ufunc 演示 ufunc 的基础机制: In [ ] import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array([10, 20, 30, 40]) np.add(a, b) # Returns a new NumPy array resulting from adding every element in `a` to every element in `b` ufunc 还可...