高斯白噪声 python

高斯白噪声是一种随机信号，其幅度符合高斯分布，且在所有频率上都具有相等的能量。在 python 中，可以使用 numpy 库来生成高斯白噪声信号。

以下是一个生成高斯白噪声的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成高斯白噪声信号
num_samples = 1000  # 采样点数
mean = 0  # 均值
std_dev = 1  # 标准差

white_noise = np.random.normal(mean, std_dev, size=num_samples)

# 绘制高斯白噪声信号
plt.plot(white_noise)
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Gaussian White Noise')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用 `numpy.random.normal` 函数生成高斯分布的随机数，其中 `mean` 和 `std_dev` 分别为高斯分布的均值和标准差。我们将生成的随机数存储在 `white_noise` 中，并使用 matplotlib 库绘制图形。

运行上面的代码，我们可以得到以下输出结果：


可以看到，生成的信号在时间轴上随机波动，并且其幅度符合高斯分布。

相关问题

通过多幅图像平均去高斯白噪声Python

可以使用以下步骤通过多幅图像平均去除高斯白噪声：

1. 读入多幅图像，将它们存储在一个数组中。
2. 对每个像素位置，计算所有图像该位置的像素值的平均值。
3. 对每个像素位置，计算所有图像该位置的像素值的标准差。
4. 对每个像素位置，将所有图像该位置的像素值减去平均值并除以标准差，以得到标准化的像素值。
5. 对每个像素位置，计算所有图像该位置的标准化像素值的平均值。
6. 用平均化的标准化像素值替换原始像素值。

以下是一个Python实现的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入多幅图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
img3 = cv2.imread('img3.jpg')

# 将图像存储在数组中
images = [img1, img2, img3]

# 计算所有图像像素值的平均值
mean_image = np.mean(images, axis=0)

# 计算所有图像像素值的标准差
std_image = np.std(images, axis=0)

# 标准化像素值
normalized_images = [(image - mean_image) / std_image for image in images]

# 计算标准化像素值的平均值
mean_normalized_image = np.mean(normalized_images, axis=0)

# 用平均化的标准化像素值替换原始像素值
denoised_image = mean_normalized_image * std_image + mean_image

# 显示去噪后的图像
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_image.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个基本的实现示例，可能需要根据图像的特定要求进行调整和改进。

高斯白噪声代码python

生成高斯白噪声的代码如下：

import numpy as np

def gaussian_white_noise(mu, sigma, length):
    return np.random.normal(mu, sigma, length)

其中，`mu`为高斯分布的均值，`sigma`为高斯分布的标准差，`length`为生成的高斯白噪声的长度。