pytorch中生成信噪比为4dB的高斯白噪声

可以使用以下代码生成信噪比为4dB的高斯白噪声：

import torch
import math

# 信噪比（SNR）为4dB
snr = 4

# 生成原始信号（假设为长度为1000的向量）
original_signal = torch.randn(1000)

# 计算原始信号的功率
original_power = original_signal.pow(2).mean()

# 根据信噪比计算噪声功率
noise_power = original_power / (10**(snr / 10))

# 生成高斯白噪声
noise = torch.randn(1000) * math.sqrt(noise_power)

# 添加噪声到原始信号中
noisy_signal = original_signal + noise

其中，`torch.randn(1000)` 生成长度为1000的随机向量，`original_signal.pow(2).mean()` 计算原始信号的平均功率，`math.sqrt(noise_power)` 计算标准差，从而保证生成的噪声功率为所需的值。

相关问题

pytorch生成二维高斯分布的噪声，大小为256*256

可以使用以下代码生成指定大小的二维高斯分布噪声：

import torch

def gaussian_noise(size, sigma=1.0):
    noise = torch.randn(size) * sigma
    return noise.view(size)

size = (1, 256, 256) # 指定大小
sigma = 1.0 # 指定标准差

noise = gaussian_noise(size, sigma)
print(noise.shape) # 输出 (1, 256, 256)

上述代码中，`gaussian_noise` 函数可以生成指定大小和标准差的二维高斯分布噪声。其中，`torch.randn` 函数可以生成标准正态分布中的随机数，乘以 `sigma` 后即可得到指定标准差的高斯分布随机数。最后，使用 `view` 函数将一维的随机数转换为指定大小的二维噪声。

pytorch在图片张量中怎么添加高斯噪声

可以使用`torch.randn()`函数生成高斯分布的噪声张量，然后将其加到原始图片张量上即可。

以下是一个示例代码：

import torch
import torchvision.transforms.functional as TF

def add_gaussian_noise(img_tensor, mean=0, std=1):
    noise = torch.randn(img_tensor.size()) * std + mean
    noisy_image = img_tensor + noise
    return noisy_image

# 读取图片并转换成张量
img = Image.open("example.jpg")
img_tensor = TF.to_tensor(img)

# 添加高斯噪声
noisy_img_tensor = add_gaussian_noise(img_tensor, mean=0, std=0.1)

# 将张量转换回图片并保存
noisy_img = TF.to_pil_image(noisy_img_tensor)
noisy_img.save("example_noisy.jpg")

在上述示例中，`add_gaussian_noise()`函数接收一个图片张量作为输入，以及高斯分布的均值和标准差。它使用`torch.randn()`函数生成一个与图片张量大小相同的张量，并将其乘以标准差后加上均值，得到一个高斯分布的噪声张量。最后，将噪声张量与原始图片张量相加，得到一个带有高斯噪声的图片张量。