定义 原始信号:x 噪声信号:n 信噪比:SNR 信号长度:N def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) t = np.arange(0, 1000000) * 0.1 x = np.sin(t) n = wgn(x, 6) xn = x+n # 增加了6dBz信噪

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) wgn是获得原始信号为x,相对于原始信号信噪比是snr dB的高斯噪声 voice= [......] #voice 为一个声音序列 n = wgn(voice, 6) voice= np.array(voice) n =

I = imread('DSC_0034.JPG'); J = imnoise(I,'gaussian',0.20); figure, imshow(I), figure, imshow(J)

这是在frcnn_data_layer的操作,即读图片的操作 if (param.gaussian_noise()) { CHECK(img.type() == CV_8UC3) << "gaussian_noise() needs RGB image."; int mu = param.mu(); int sigma = caffe_rng_rand() % param.sigma(); cv::Mat gaussian_noise(img.size(), img.typ

图像产生加性零均值高斯噪声.在灰度图上加上噪声,加上噪声的方式是每一个点的灰度值加上一个噪声值.噪声值的产生方式为Box-Muller算法生成高斯噪声. 在计算机模拟中,常常须要生成正态分布的数值.最主要的一个方法是使用标准的正态累积分布函数的反函数. 除此之外还有其它更加高效的方法.Box-Muller变换就是当中之中的一个. 还有一个更加快捷的方法是ziggurat算法.以下将介绍这两种方法. 一个简单可行的而且easy编程的方法是:求12个在(0,1)上均匀分布的和.然后减6(12的一半)

写在前面 在我们进行点云配准一类的模拟实验时,第一步就是对原始点云进行适当的RT变换,并添加一定的噪声,得到测量点云,然后才可以用我们的算法去进行后面的配准操作.在添加噪声这一块,matlab里并没有特定的函数,因此需要我们在了解噪声原理的基础上,利用简洁的代码实现. 鉴于网上搜索高斯噪声要么是二维的实现,要么是c语言实现,鲜有针对三维点云的matlab实现源码,笔者分享一下自己的实现过程,供新手参考. 高斯噪声的定义 高斯分布,也称正态分布,又称常态分布,记为N(μ,σ^2),其中μ,σ^2为

# -*- coding: cp936 -*- #python 27 #xiaodeng #python 怎么模拟加header(如User-Agent.Content-Type等等) #办法一: import urllib,urllib2,time opener=urllib2.build_opener() opener.addheaders=[('User-agent','Mozilla/5.0')]#添加浏览器标识 data=opener.open('http://www.cnblogs.

资源下载 #本文PDF版下载 Python下图片的高斯模糊化的优化(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W6目录下即可) #本文代码下载 高斯模糊(一维)优化代码(和本文方法集合部分相同) 前言 在上一篇博文中,我们介绍了高斯模糊的算法,在文末的时候点到了当时我们的方法模糊一张很小的图要2.82s的时间,这对于很多需要高斯模糊需求的场景而言有着很大的局限性,以及在上一篇介绍的方法中,对于边缘的问题直接不进行处理了,这导致模糊半径大的时候图片四周有很大一块原图区,所以在本文

Matlab函数--awgn awgn 将白色高斯噪声添加到信号中 语法  y = awgn(x,snr)  y = awgn(x,snr,sigpower)  y = awgn(x,snr,'measured')  y = awgn(x,snr,sigpower,state)  y = awgn(x,snr,'measured',state)  y = awgn(...,powertype)  描述 y = awgn(x,snr)将白高斯噪声添加到向量信号x中.标量snr指定了每一个采样点信号

在matlab中,存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声.Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数,但是很容易使用相关的函数来实现. 代码: import numpy as np import random import cv2 def sp_noise(image,prob): ''' 添加椒盐噪声 prob:噪声比例 ''' output = np.zeros(image.shape,np.uint8) thres = 1 - prob for i in range(image.

python列表可以加可以乘 list=['abcd',786,2.23,'runoob',70.2] tinylist = [123,'runoob'] print(list) print(list[0]) print(list[1:3]) print(list[2:]) print(tinylist*2) print(list+tinylist) list[0]=1234 print(list) list2 = [1,] print(list2) a,b = [],[1] print(typ

Python调用函数加括号和不加括号的区别 # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python # @Time : 2018/7/3 10:03 # @Desc : # @File : test.py # @Software: PyCharm def bracket(data): return data if __name__ == '__main__': # 不带括号调用的结果:<function bracket at 0x0000000004DD0B3

数学定义 http://en.wikipedia.org/wiki/Complex_normal_distribution 通信中的定义 在通信里,复基带等效系统的噪声是复高斯噪声,其分布就是circularly symmetric complex Gaussian.你可以理解为我们通常意义的噪声,因为不是circularly symmetric的高斯噪声我们在通信里从来不用考虑. 下面是产生m行n列的 CN(0, sigma^2)噪声(randn(m,n)+1i*randn(m,n))*sig

MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度. y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗. y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在数值变量后还可附加一些标志性参数: y = wgn(

写 Python 程序的时候,一边写模块一边调试.调试是在 Python 自身的命令行终端进行的.但当对模块里的代码进行修改后,在原调试终端上执行到模块中新修改上去的内容. 我之前是一直用退出再重新进入调试环境的方式,后面百度了下,找到了个更好的办法,重新加载函数reload()可以重新加载模块的.比如: 这样就可以修改并重新加载,重新调试了. 另外需要说明的是,如果有依赖的模块也修改了,记得先 reload() 依赖的模块,然后再 reload() 被调试的模块.

1.文本文件 (1)pd.read_csv加载分隔符为逗号的数据:pd.read_table从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据.默认为制表符.(加载为DataFrame结构) 参数names指定列名,index_col用作行索引的列名或列编号,header用作列名的行号. (2)利用DataFrame的to_csv方法,将数据写入到文件. (3)import csv利用csv.reader读取已打开的文件对象:csv.writer方法写入数据. 2.json数据 import jso

1.self是什么,一般都说指对象本身,这样说了没了用,说了后还是很难懂,因为这样说了后,仍然完全搞不清楚,什么时候变量前需要加self,什么时候不需要加self. 造成很多人,已经怕了self,不停地测试,加self减self来测试代码,或者干脆不知道要不要self,所有变量前面一律加self,这样就能瞎猫碰死老鼠了,但不弄清楚,长期这样做法有点悲剧. 2.所以不需要这么去想self代表对象本身,换个思维应该认为self是全局变量,如果变量前面加了self,那么在任何实例方法(非staticm

基本概念 module 模块, 一个 py 文件或以其他文件形式存在的可被导入的就是一个模块 package 包,包含有 init 文件的文件夹 relative path 相对路径,相对于某个目录的路径 absolute path 绝对路径,全路径 Python 解释器是如何查找包和模块的 Python 执行一个 py 文件,无论执行的方式是用绝对路径还是相对路径,interpreter 都会把文件所在的 directory 加入 sys.path 这个 list 中,并且是索引为 0 的位置

看了一天动态加载,普遍有这么几种方法,总结一下,由简入深,本文仅对查到的栗子们做个引用……省去你们大把查资料的时间＝ ＝ 主要思想:把模块(文件)名.类名.方法名当成了变量 然后利用__import__和getattr实现调用. 注意下getattr()和__getattr__区别: getattr():getattr(obj, “method”)(args) __getattr__:调用方法调用不到时,会调用当前类中的__getattr__方法,返回值或AttributeError异常 1.网

Python中使用import关键字进行模块加载. 先在Visual Studio中建立PythonModuleLoad项目作为演示. 1.同目录加载 建立SameFolder.py文件 写入代码: def printSameFolder(): print("this method is in the same folder") 修改启动文件,默认为PythonModuleLoad.py import SameFolder SameFolder.printSameFolder() 注意