簡介前文提到了添加隨機(jī)噪聲和椒鹽噪聲的方法，現(xiàn)在我們來探討另一個常用的噪聲類型——高斯噪聲。高斯噪聲通常出現(xiàn)在各種實際干擾中，可以用高斯白噪聲來模擬。雖然這個原理相對復(fù)雜，但通過本文的介紹，你將能夠

簡介

前文提到了添加隨機(jī)噪聲和椒鹽噪聲的方法，現(xiàn)在我們來探討另一個常用的噪聲類型——高斯噪聲。高斯噪聲通常出現(xiàn)在各種實際干擾中，可以用高斯白噪聲來模擬。雖然這個原理相對復(fù)雜，但通過本文的介紹，你將能夠更好地理解高斯噪聲的生成與分析。

高斯噪聲的特點

高斯噪聲是指其概率密度函數(shù)服從高斯分布的噪聲。與白噪聲不同，高斯噪聲并不要求噪聲的任意兩個采樣樣本之間不相關(guān)，而是更注重噪聲值服從正態(tài)分布的特點。

代碼生成

下面是生成高斯噪聲的Python代碼示例。首先，我們使用隨機(jī)函數(shù)生成序列，并將其可視化展示出來。

```python

import numpy as np

import cv2

import as plt

serial (0, 100) * 0.1

mid, sigma 0, 0.1 設(shè)置均值和方差

zaosheng (mid, sigma, 100) 數(shù)據(jù)生成

plt.title("高斯噪聲")

(serial[0:100], zaosheng[0:100])

()

```

正態(tài)分布測量

為了驗證生成的數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，我們可以采用直方圖的方法。下面的代碼示例中，我們選擇100個點進(jìn)行計算，并繪制直方圖以及密度曲線。

```python

count, bins, ignored plt.hist(zaosheng, 100, densityTrue)

(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp( -(bins - mid)2 / (2 * sigma2) ), linewidth2, color'r')

()

```

樣本數(shù)對比

接著，我們將樣本數(shù)增加至1000，與之前的100做對比。觀察不同樣本數(shù)下的效果，可以發(fā)現(xiàn)隨著樣本數(shù)的增加，數(shù)據(jù)符合高斯密度公式的程度也逐漸提升。在實際應(yīng)用中，我們還可以將高斯噪聲疊加在正弦波上，進(jìn)一步學(xué)習(xí)其特性。

通過以上分析和實驗，我們更深入地了解了高斯噪聲的生成與特性，為后續(xù)的圖像處理和信號分析提供了基礎(chǔ)。愿本文能為讀者帶來啟發(fā)，期待與大家分享更多關(guān)于高斯噪聲的知識。