import numpy as np def add_noise(data, noise_factor=0.5): noise = np.random.normal(0, 1, data.shape) 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(...
2.1、第一种:控制噪声因子 def add_noise1(x, w=0.004): # w:噪声因子output= x + w * np.random.normal(loc=0, scale=1, size=len(x))returnoutputAugmentation = add_noise1(x=wav_data, w=0.004) AI代码助手复制代码 2.2、第二种:控制信噪比 通过信噪比的公式推导出噪声。 defadd_noise2(x, ...
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+...
第一种:控制噪声因子 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 def...
import numpy as np import pywt def add_noise(signal, noise_std): noise = np.random.normal(0, noise_std, size=len(signal)) noisy_signal = signal + noise return noisy_signal def denoise_signal(signal): # Decompose signal into wavelet coefficients coeffs = pywt.wavedec(signal, 'db4', lev...
def add_noise1(x, w=0.004): # w:噪声因子 output = x + w * np.random.normal(loc=0, scale=1, size=len(x)) return output Augmentation = add_noise1(x=wav_data, w=0.004) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 第二种:控制信噪比 通过信噪比的公式推导出噪声。
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...
noisy_image = add_salt_pepper_noise(image) cv2.imshow('Salt and Pepper Noisy Image', noisy_image) cv2.imwrite('salt_pepper_noisy_image.jpg', noisy_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 二、使用PIL库添加噪声 PIL(Python Imaging Library)是一个流行的图像处理库,提供了多种图像处理功能...
import numpy as np def add_gaussian_noise(image, mean=0, sigma=25): row, col, ch = image.shape gauss = np.random.normal(mean, sigma, (row, col, ch)) gauss = gauss.reshape(row, col, ch) noisy_image = np.clip(image + gauss, 0, 255).astype(np.uint8) return noisy_image 椒...
#代码部分 #加入高斯噪声 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import time import random import math import os import re #加入高斯噪声 def add_noise_Guass(img, mean=0, var=0.01): # 添加高斯噪声 img = np.array(img / 255, dtype=float)# 将原始图像的像素值进...