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。】 白噪声( white Gaussian noise:WGN): 功率谱 密度在整个频域内均匀分布(No...
高斯白噪声(Gaussian white noise)是一种在统计学和信号处理中常见的随机信号模型,具有均值为零、方差为常数且服从高斯分布的特点。在Python中,我们可以使用NumPy库生成高斯白噪声,并对其进行分析和处理。 要在Python中生成高斯白噪声,我们首先需要导入NumPy库。NumPy是一个Python科学计算库,提供了多维数组对象和一系列用...
python generate_noise.py 1. Java实现的示例如下: importjava.util.Random;publicclassGaussianNoise{publicstaticvoidmain(String[]args){Randomrandom=newRandom();doublemean=0;doublestddev=1;double[]noise=newdouble[1000];for(inti=0;i<noise.length;i++){noise[i]=mean+stddev*random.nextGaussian();}Sys...
加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,简写AWGN) "白"是指功率谱恒定; 高斯指的是概率p (x)满足高斯函数。 在百度百科中的概念是,加性高斯白噪声在通信领域中指的是一种各频谱分量服从均匀分布(即白噪声),且幅度服从高斯分布的噪声信号。 公式推导 matlab的库中有AWGN这个库,如果要使用Python进行实现,...
概述:加性高斯白噪声(Additive white Gaussian noise,AWGN)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. 这类噪声通常来自感光元件, 且无法避免. 去噪算法 中值滤波 概述:中值滤波是一种非线性空间滤波器, 它的响应基于图像滤波器包围的图像区域中像素的统计排序, 然后由统计...
def white_noise(length): return np.random.uniform(-1, 1, length) ``` 这个函数使用`np.random.uniform(`生成均匀分布在-1到1之间的随机数。 2. 高斯噪声函数(Gaussian Noise Function)是一种在时间和频率上都是高度随机的信号。它的功率谱密度在低频部分很大,并且随着频率的增加而逐渐减小。在Python中,可...
AWGN(Additive White Gaussian Noise)是一种在通信系统和数字信号处理中常见的噪声模型。在Python中,我们可以使用一些简单的计算公式来模拟AWGN,以便对通信系统或者信号处理算法进行仿真和测试。下面将介绍如何在Python中使用计算公式来生成AWGN噪声。 1. AWGN的数学模型 AWGN噪声的数学模型是一个零均值、方差为 $\sigma...
# Test #2: EDO with Gaussian white noise # --- print('\n\n ---') print(' 2. test EDO with Gaussian random noise') # 1. test with random signal: edo.test_edo_random() input("\n Any key to continue...") # ---
noise_type == 'white': n = np.random.rand(signal.shape[0]) noise = ((n - n.mean())/n.std())*var elif noise_type == 'pink': n = cn.powerlaw_psd_gaussian(1, signal.shape[0]) noise = ((n - n.mean())/n.std())*var elif noise_type == '0.1 inc white': n = np...
from scipy import ndimage im = rgb2gray(imread('../images/mandrill_spnoise_0.1.jpg')) im_o = ndimage.grey_opening(im, size=(2,2)) im_c = ndimage.grey_closing(im, size=(2,2)) im_oc = ndimage.grey_closing(ndimage.grey_opening(im, size=(2,2)), size=(2,2)) pylab.figure(fig...