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假设我有一列数据，其值的范围从-1.23到+2.56。我想要的是在我的数据中添加10%的随机白噪声。我不知道如何在python中做到这一点，请帮助我的代码？
浏览 22提问于2019-08-18得票数 0
我有100个信号部分，我想把它们随机相加成一个时间序列，这是一个白噪声。我想最终创建一个24小时的时间序列，这100个部分随机分布在它上面。我创建了24小时的白噪声，如下所示： dt=1/100t=np.arange(dt,nt*dt,dt)
noise= np.random.randn(len(t)我不知道如何在创建的白噪声中随机分配这1
浏览 12提问于2020-01-24得票数 0
我想创建或生成-11范围内的白噪声，但我不知道具体怎么做。我选择的编程语言是matlab。据我所知，有一个名为randn的函数，还有一个名为wgn (高斯白噪声)的函数。请帮助我解决这个问题，以澄清一下，例如我想生成以下方程：其中A3=amplitude和白噪声在请帮助我并说明如何操作。我的困惑与白噪声有关，与其他
浏览 0提问于2013-03-21得票数 0
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无论如何，“我需要买”这些东西之一是一个白噪声生成器。白噪声的定义为：我知道我可以从很多视频中的一个下载一个youtu
浏览 0提问于2016-06-20得票数 134
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高斯噪声与高斯白噪声
、、、
高斯噪声与高斯噪声有何不同？正如我所读到的，高斯噪声有正态分布的PDF。白高斯噪声也有吗？
我如何手动(没有内置函数)使用Python为图像生成每个噪声？我需要考虑哪些参数？
浏览 0提问于2015-11-06得票数 1
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在Python2.7上，有一种方法可以以字符串的形式生成音频文件或音频数据，特别是白噪声。我在用但是，使用这个函数，我无法控制音频何时开始播放，我需要Python来播放随机的白噪声信号(即使它来自同一个文件，但在不同的时间开始播放换句话说，有人能帮我生成一个随机白噪声音频，然后在后台异步播放吗？或者有人能给我推荐一个音频模块
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
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我正在尝试利用FitAR包和自回归模型/AR(1)--参见下面的#A --来比较噪声(例如，白噪声/随机噪声，参见下面的#B )与山猫计数。设置这个已经让人困惑了。我从FitAR中提取了一个随机噪声示例和lynx数据。白噪声模型将有助于确定lynx数据中可能有意义的内容。))
title(main="ly
浏览 33提问于2020-07-24得票数 1
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我只想把白噪声信号应用到matlab中的PID模型中。我既知道如何产生这个信号，也知道如何在其他信号中添加白噪声，但我不知道如何只应用白噪声。我试着使用lsim函数，但是这个函数需要时域信号，而在我的白噪声信号中，我只有值和样本。下面是我是如何创建白噪声(X
浏览 5提问于2017-08-30得票数 1
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问题是，我需要全协方差矩阵的噪声。如何在得到协方差矩阵的j，k项表达式作为公式时，添加非白噪声？
浏览 2提问于2015-08-24得票数 2
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音频信号去噪
、、、
我想消除噪音，从音频信号，我自己加起来，使用随机的function.The，下面的代码消除了一些噪音，但它仍然太吵，我无法听到声音。我还想为这段代码添加音频文件，但我在发布问题时没有找到任何选项，所以您可以添加任何两个频道的.wav声音文件。任何评论或暗示都会有帮助，谢谢。
浏览 0提问于2018-02-07得票数 3
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我正在尝试向信号中添加awgn噪声。信号是s，接收的信号是y，通过以下方式获得：这里我希望n是加性高斯白噪声。有人能告诉我AWGN的精确数学表达式吗？
浏览 5提问于2013-02-09得票数 1
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我试图研究维数诅咒在分类算法中的作用。
我有一个简单的数据集，只有一个特征。所以我可以用一维来表示这个集合。如果现在我想在这个数据集中引入一些噪声，那么向我的数据集中添加另一个具有随机值的特性是否正确？
浏览 0提问于2018-05-22得票数 2
我希望使用Stein无偏风险估计(Sure)来对信号进行去噪。为了对原始信号进行去噪，我需要对每个细节系数级别进行阈值处理，还是在最后一个细节系数级别上进行阈值处理就可以了？
浏览 1提问于2014-02-24得票数 2
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我尝试在两个数据点之间创建随机数据。我想要一个通向一个特定点的总体上升的趋势。我已经在下图中粗略地画出了我想要的： ? 我尝试了几种解决方案，包括截断正态分布，但似乎无法实现这一点。
浏览 17提问于2019-01-20得票数 2
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我有一个传感器来测量一些事件(两个类别或更多的+白噪声在它们之间)。我希望向数据中添加一个窗口，并根据事件比例的某些规则对每个窗口进行分类：
如果窗口=>中的白噪声超过90%，则所有行都必须标记为白噪声。如果小于90%的白噪声，则标记窗口中最具代表性的事件。我找到了一种创建窗口的方法(但如果您有更好的方法(我感兴趣)，这不是很优雅)--我不知道如何应用规
浏览 3提问于2017-08-26得票数 1
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我很想知道如何构造培训数据，以便将其扩展到不属于培训数据的示例。例如，我现在面临的问题是如何识别或区分从不同分布产生的时间序列的频率响应。现在我想做灵敏度分析，检查训练后的网络是否能将白噪声和其他分布的白噪声分类，比如红色。两次测试都失败了。NN没有对它们进行分类。但是，一旦我在训练数据中加入了红色和新型白噪声，并在不同的路径(时间序列)上进行测试，神经网络就可以对其进行分类。问:这种行为让我怀疑机
浏览 0提问于2019-08-26得票数 5
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第一列将定义一个简单的序列(seq(1,10,000,1)，第二列应该包含“白噪声”。
非常感谢和最良好的祝愿！我在下面添加了一个钙信号的图像；当然，用类似的动态来模拟一个信号是很棒的，但我想主要关注随机振荡的动力学(没有确定的频率，振幅的最小变化)。
浏览 3提问于2015-10-20得票数 0
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我的想法是在每个时期的输入张量的随机样本中添加随机噪声。因此，在每个时期，输入数据的随机索引都会受到噪声的破坏。如果我在向keras输入之前向特征注入噪声，model.fit()噪声将被添加到输入张量的相同样本中，并在整个训练过程中保持不变。但我想在每个时期之后改变随机样本。
浏览 13提问于2019-11-29得票数 0
如果根据每个可能的测试结果，有一个表来描述时间序列是否为白噪声、随机游走等，那就太好了。
测试的结果是:静态测试静态？
浏览 4提问于2017-02-08得票数 0
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