noise

第四篇 OTDR光纤测试

2.典型测试曲线注：FrontConnector前端连接头ConnectorPair连接头FusionSplice熔接Bend弯曲Crack裂缝Backscatter反向散射FiberEnd光纤尾部Noise
fenglinfeiye·2020-08-22 21:14

STA分析(一) setup and hold

timingcheck可以分为DynamicTimingAnalysis(Post_sim)和StaticTimingAnalysisSTA：可以分析的很全面；仿真速度也很快；可以分析控制到Noise，
ahr7882·2020-08-22 21:06

傅里叶变换对噪声进行频谱分析

%%%%%%傅里叶变换/逆变换/短时傅里叶变换%%%%%%[y,Fs]=wavread('Noise_5l_cai.wav');%读出信号，采样率和采样位数。
lijil168·2020-08-22 12:53

【论文阅读】Unsupervised Image Super-Resolution using Cycle-in-Cycle Generative Adversarial Networks

Junshk/CinCGAN-pytorch1.论文背景目前的图像超分辨率的输入大多是由Bicubicdownsample得到的，而在现实场景中，downsapmle操作的核是未知的且通常还会伴随着一些noise
Lucky__lin996·2020-08-22 02:56

开源噪声库之风噪

网址（https://www.iks.rwth-aachen.de/forschung/tools-downloads/databases/wind-noise-database/）提供了模拟风噪的Matlab
浩哥依然·2020-08-21 23:06

如何正确地给图像添加高斯噪声

#clean_imageuint8(128,128)noise_image=clean_image+np.random.randn(128,128)*sigma复制代码
weixin_34023863·2020-08-21 22:50

python perlin noise

python利用noise生成纹理。
Matrix_11·2020-08-21 21:03

给图像添加噪声

f(x,y)=I(x,y)+noise常见的噪声有椒盐噪声（saltandpeppernoise），为什么叫椒盐噪声？因为图像的像素点由于噪声影响随机变成了黑点（darkspot）或白点（whites
saltriver·2020-08-21 21:13

【图像处理】——Python实现图像加噪（随机噪声、椒盐噪声、高斯噪声等）

随机噪声随机噪声就是通过随机函数在图像上随机地添加噪声点随机函数random模块参考：https://blog.csdn.net/qq_45769063/article/details/107136319defrandom_noise
有情怀的机械男·2020-08-21 21:45

数字图像处理 维纳滤波

function[f,noise]=mywiener2(g,nhood,noise)if(nargin<3)noise=[];end%Estimatethelocalmeanoff.localMean=
qq_41244435·2020-08-21 20:23

【GNSS】【Python】numpy模拟白噪声和随机游走

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinen=500white_noise=np.random.standard_normal
欧阳小俊·2020-08-21 19:10

Python随机生成椒盐噪声

但是我用的素材包里没有含有椒盐噪声的图像，所以就自己写了个代码生成了一张，代码如下：defpiper_demo(image):copy_image=image.copy()numb_of_noise=200h
TTXS_RS·2020-08-21 18:48

屏蔽gdb的signal信息

原文：http://peeterjoot.wordpress.com/2010/07/07/avoiding-gdb-signal-noise/Aquicknoteforfuturereference(
ma100·2020-08-21 15:35

about the noise

_Somepeoplethinkthattheamountofnoisepeoplemakeshouldbecontrolledstrictly,whileothersaythatpeoplearefreetomakeasmuchnoiseastheywish.Discussbothviewsandgiveyouropinion._Everyonearefreetodowhattheywantto
乐其英语I乐在其中·2020-08-21 13:28

重读Signal and Noise

SignalandNoise是一本关于统计学的书。第一次读，了解了统计学的一些实际应用，比如预测地震和竞选等。这次重读，发现了很多新的东西。最主要的认识是概率理论可以上升到一个思想层面，用于思考和了解这个世界。国内语文考试，有找病句的题目。选项中看到‘绝对’和‘肯定不可能’之类的词基本上就是正确答案了。确实，在现实世界里，没有什么东西是绝对的。强大如牛顿的经典力学定律在量子力学里中也被证明行不通。
RD123·2020-08-21 05:15

Active Noise Cancelling-主动噪声消除

我们生活中充斥着各种噪声，而随着科技的进步，各种音频降噪技术也不断涌现。主动降噪（ActiveNoiseCancelling）技术属于降噪技术的其中一种，其基本原理是通过播放“反波（Anti-Signal）”在声学环境中来抵消噪声。主动降噪已经被广泛应用到了耳机中，各种“主动降噪耳机”也应接不暇。本篇文章，我们会详细介绍什么是主动降噪，主动降噪背后的原理是什么，并从“AirPods开发者”的角度介
网易云信·2020-08-21 04:40

HIVE函数1

user_id,concat(platform_id,':',user_id))asuser_id,...,last_onlined_at,created_at,rating_score,updated_at,noise
MosesDon·2020-08-21 03:48

从零开始制作 Hexo 主题

样式主要参考Hexotheme中的Noise主题。开始之前你需要了解：模板引擎CSS预处理器Hexo文档本文使用的模板引擎为ejs，使用的CSS预处理器为stylus。
Ahonn·2020-08-20 20:50

从零开始制作 Hexo 主题

样式主要参考Hexotheme中的Noise主题。开始之前你需要了解：模板引擎CSS预处理器Hexo文档本文使用的模板引擎为ejs，使用的CSS预处理器为stylus。
Ahonn·2020-08-20 20:49

HIVE函数1

user_id,concat(platform_id,':',user_id))asuser_id,...,last_onlined_at,created_at,rating_score,updated_at,noise
MosesDon·2020-08-20 17:53

HIVE函数1

user_id,concat(platform_id,':',user_id))asuser_id,...,last_onlined_at,created_at,rating_score,updated_at,noise
MosesDon·2020-08-20 17:53

柏林噪声进阶-advanced perlin noise

柏林噪声进阶翻译：则卷大明原文链接：http://iquilezles.org/www/articles/morenoise/morenoise.htm原作者i.q.译者注：阅读此文需要了解柏林噪声和分型布朗运动相应知识。一、简介在这里我会写一些关于柏林噪声的有趣的事实。是的，非常难以置信，你可以在这里找到其他地方没有的信息，少有人谈起的关于柏林噪声的导数，像怎么解析式地对他们进行求解和怎样使用它
则卷大明·2020-08-20 13:33

Unity3D Shader：动态翅膀

MainColor",COLOR)=(1,1,1,1)//颜色_Mask("Mask",2D)="white"{}//遮罩图_NoiseMask("NoiseMask",2D)="white"{}//遮罩噪波图_Noise
忘夕·2020-08-20 13:44

中级Shader教程16 水渲染

shadertutorialtags:shader_tutorialshaderskywaterlakemountainmathjax:trueShader视频教程shader基础教程（超多案例）1.前置知识链接1.Noise
JiepengTan·2020-08-20 13:32

《The Signal and the Noise》读书笔记

作者：NateSilver来源：新浪微盘mobi格式推荐人：张伟去哪儿产品对于中国读者，纳特·西尔弗有点陌生。他最重要的预测领域是棒球和美国政治投票，这两者我们都不熟悉。在美国，他真正成名也是从2008年对总统大选的预测开始的。这还要从美国大选的制度说起。美国大选虽然是全体公民一人一票，但是在决定总统是谁方面却有点复杂：大多数州都会分别统计本州的选票，超过半数的选举人将在这一州获胜，而一旦获胜就会
马文Marvin·2020-08-20 10:06

从没见过干净图片，英伟达AI就学会了去噪大法 | ICML论文

润滑栗发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAI△Noise2Noise：我有特别的降噪技巧如今，会去噪的神经网络，早已算不上稀有物种。
量子位·2020-08-20 09:25

tensorflow中AR模型做预测的案例

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.contrib.timeseries.python.timeseriesimportNumpyReaderx=np.array(range(1000))noise
布衣书生-Python·2020-08-20 06:30

2018-01-19Effects of noise

噪音的影响1.通常人们认为比起吵闹的环境，我们更愿意选择平和安宁。并且大多数人都有这样的经历，在山上或者乡村睡觉需要适应才能睡着，因为那里太安静了。这样的经历证明人类对噪音有很大范围的适应能力。研究报道了这一观点。例如GS让人处在短暂的大噪音环境中测试他们解决问题的能力以及他们的身体是噪音的生理反应。这噪音起初杀伤力很大，但是过了4分钟后，身处噪音的人们处理事情的能力和没在噪音环境下的人同样的出色
z张文·2020-08-20 02:45

重新开始, 认真学习并总结，做一个有思考的投资者

各种各样的信息noise轰炸其实会导致相对地lost。阅读学习的目的是为了学习知识，然后能掌握和运用知识去帮助做决定。所以，需要一个有系统的习惯去对知识做梳理，思考，求证。
terry特瑞瑞·2020-08-19 04:14

非归一化统计模型的噪声对比估计（NCE，Noise-Contrastive Estimation）（一）

1、介绍本文介绍一种“参数化密度函数”的估计方法。设样本服从一个未知的概率密度函数（pdf），其中。使用参数化函数族来模拟，其中为参数向量。通常假设属于这一函数族，即。的任何估计必须满足如下两个限制条件：如果对于所有来说（不只是），都满足上述两个限制条件，则称模式为“归一化的”，最大似然方法可以用来估计。如果仅满足非负的条件而不满足正则化的条件，则称模型为“非归一化的”。设模型非归一化，分区函数为
shanghai_in_summer·2020-08-19 04:13

图形验证码

require('svg-captcha');3、使用varcaptcha=svgCaptcha.create({size:4,随机字符串的长度ignoreChars:'0o1i',忽略不出现的随机字符串noise
神奇大叔·2020-08-18 18:54

pytorch做一个分类任务

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_circlesn_samples=800X,y=make_circles(n_samples=n_samples,noise
ppggxn·2020-08-18 15:29

神经网络游乐园

activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle®Dataset=reg-plane&learningRate=0.03®ularizationRate=0&noise
Magic_Anthony·2020-08-18 14:53

【机器学习】偏差-方差分解Bias-variance Decomposition

给定学习目标和训练集规模，它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即样本真实噪音noise、bias和variance。noise样本真实噪音是任何学习算
zhaosarsa·2020-08-18 11:56

方差和偏差的区别

理解机器学习中的偏差与方差作者：liuchengxu_出处：CSDN摘要学习算法的预测误差,或者说泛化误差(generalizationerror)可以分解为三个部分:偏差(bias),方差(variance)和噪声(noise
迷路剑客·2020-08-18 10:38

理解机器学习中的偏差与方差

学习算法的预测误差,或者说泛化误差(generalizationerror)可以分解为三个部分:偏差(bias),方差(variance)和噪声(noise).在估计学习算法性能的过程中,我们主要关注偏差与方差
Norstc·2020-08-18 10:22

快速理解机器学习中的偏差与方差

噪声（noise）：噪声表达了在当前任务上学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了学习问题本身的难度。偏差和方差的形象展示如下图所示：（图片
fpzRobert·2020-08-18 10:01

SNR（Signal to Noise Ratio，信噪比）

SNR（SignaltoNoiseRatio，信噪比）:指在规定输入电压下的输出信号电压与输入电压切断时，输出所残留之杂音电压之比，也可看成是最大不失真声音信号强度与同时发出的噪音强度之间的比率，通常以S/N表示。一般用分贝（dB）为单位，信噪比越高表示音频产品越好，常见产品都选择60dB以上。理论上，一个ADC的SNR(信号与噪声的比值)等于(6.02N＋1.76)dB，这里N等于ADC的位数。
FLY_THINK2012·2020-08-18 07:28

【温故而知新】线性回归(Linear Regression)

本文主要以下几个角度来讲解线性回归：最小二乘法LSE（矩阵表达，几何意义）概率角度：最小二乘法LSE——noise为GaussianMLE正则化：L1——LassoL2——Ridge正则化的几何解释最小二乘法定义为
caicaiatnbu·2020-08-17 21:26

Kalman Filter要点

ϵtObservationModel:zt=Ctxt+δt2、噪音模型（ϵt以及δt)均为高斯白噪音（ZeroMeanGaussianNoise）At是一个(n×n)的矩阵，用以描述在没有Control和Noise
LonelySagitarrius·2020-08-17 20:38

Neural_network_example

importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt#手动生成一个随机的平面点分布，并画出来#np.random.seed(0)X,y=make_moons(200,noise
XL_GW·2020-08-17 14:02

机器学习——多模型选择和融合的方法(Validation & Blending & Bagging)

一个机器学习模型的泛化误差主要由3个部分组成，即：偏差(bias)，方差(variance)和噪声(nosie)，泛化误差=bias+variance+noise若有一个数据集DDD，DDD中有一堆测试样本
daocaoren_·2020-08-17 12:34

基于密度的空间的数据聚类方法DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)matlab实现

DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。通过
DiamondTan·2020-08-17 11:08

OpenCV常用函数及图像处理常用算法

文章目录学习笔记设备环境1.medianBlur(img,img_noise,3);2.blur(img,img_box_smooth,Size(3,3));3.去光算法的比较4.估计算法生成背景5.求灰度图像的平均值
走南闯北声东击西·2020-08-17 11:14

Matlab数据分析练习-平滑处理

t=linspace(0,2*pi,500);%产生一个0到2pi的向量，长度为500y=100*sin(t);noise=normrnd(0,15,1,500);%产生随机数，符合正态分布y=y+noise
LuoDeng008·2020-08-17 03:49

高斯白噪声（white Gaussian noise，WGN）及matlab演示

原文链接：http://wenku.baidu.com/link?url=mj_wz_9l7PAlURQYi1iOnTnweMxyPvoTWGgoIQdCh2v0Yugt7v_G9QsUkS6Ww-ro2VhJ3L9rsE9kqhqX1V-3TlLNeZdcx_zrLlzZBBIhgqK文库上看到的一片文章，讲的非常清晰明了，我等渣渣不得不转啊。本文科普一下高斯白噪声（whiteGaussiann
sz-lcw·2020-08-16 20:31

NVlabs/noise2noise代码（三）网络训练代码解析

目的：看懂网络训练代码，方便后续更改。目录一、更改迭代次数1.1定义位置train_config初始化位置EasyDict定义位置1.2更改迭代次数的方法二、网络结构2.1原始网络结构与代码解析2.2训练时autoencoder的调用三、训练函数嵌套关系3.1config.py到submit_run3.2submit.py中的run_wrapper3.3调用train.py3.4打印出信息四、训练
祥瑞Coding·2020-08-16 16:32

极化码的matlab仿真(2)——编码

signal=randi([0,1],1,ST);%信息位比特，随机二进制数frozen=zeros(1,FT);%固定位比特，规定全为0encode=zeros(1,N*block);%编码后的比特noise
weixin_30341735·2020-08-16 15:40

二维最大类间方差(otsu)matlab实现源码

%%传统二维Otsu方法function[idxidy]=otsuHistgram2(I)%I=imread('rice.png');noise=imnoise(I,
北海风沙·2020-08-16 08:41

图像平均操作为什么能降噪

f(x,y)=I(x,y)+Noise(x,y)那么我们怎样从带有噪声的图像f(x,y)中去掉Noise得到I(x,y)呢？很自然的能想到，既然能加上噪声函数，那么把噪声函数减去不就行了。
saltriver·2020-08-16 08:21
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