最新5非高斯色噪声的产生
图像处理之噪声---椒盐,白噪声,高斯噪声三种不同噪声的区别
图像处理之噪声---椒盐,⽩噪声,⾼斯噪声三种不同噪声的区别 ⽩噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。
所有频率具有相同能量的随机噪声称为⽩噪声。
⽩噪声或⽩杂讯,是⼀种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。
换句话说,此信号在各个频段上的功率是⼀样的,由于⽩光是由各种频率(颜⾊)的单⾊光混合⽽成,因⽽此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“⽩⾊的”,此信号也因此被称作⽩噪声。
相对的,其他不具有这⼀性质的噪声信号被称为有⾊噪声。
⽽理想的⽩噪声具有⽆限带宽,因⽽其能量是⽆限⼤,这在现实世界是不可能存在的。
实际上,我们常常将有限带宽的平整讯号视为⽩噪⾳,因为这让我们在数学分析上更加⽅便。
然⽽,⽩噪声在数学处理上⽐较⽅便,因此它是系统分析的有⼒⼯具。
⼀般,只要⼀个噪声过程所具有的频谱宽度远远⼤于它所作⽤系统的带宽,并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑,就可以把它作为⽩噪声来处理。
例如,热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度,通常可以认为它们是⽩噪声。
然后介绍⼀下⾼斯噪声:顾名思义,⾼斯噪声就是n维分布都服从⾼斯分布的噪声。
然后说⼀下什么是⾼斯分布。
⾼斯分布,也称正态分布,⼜称常态分布。
对于随机变量X,其概率密度函数如图所⽰。
称其分布为⾼斯分布或正态分布,记为N(µ,σ2),其中为分布的参数,分别为⾼斯分布的期望和⽅差。
当有确定值时,p(x)也就确定了,特别当µ=0,σ2=1时,X的分布为标准正态分布。
最后说⼀下名字很有意思的椒盐噪声:椒盐噪声⼜称脉冲噪声,它随机改变⼀些像素值,是由图像传感器,传输信道,解码处理等产⽣的⿊⽩相间的亮暗点噪声。
椒盐噪声往往由图像切割引起。
三类噪声标准值
三类噪声标准值
在信号处理中,常见的三类噪声标准值有以下三种:
1. 高斯白噪声(Gaussian white noise):高斯白噪声是一种常
见的噪声类型,其统计特性为平均值为0,方差为常数,且满
足高斯分布。
它的功率谱密度为常数,且在所有频率上具有相同的能量。
高斯白噪声经常用于模拟实际环境下的噪声,如电子器件的热噪声、大气电波的噪声等。
2. 色噪声(Colored noise):色噪声是指在不同频率上具有不
同能量分布的噪声。
常见的色噪声包括红色噪声、蓝色噪声和粉色噪声等。
红色噪声在低频部分的能量高于高频部分,蓝色噪声则相反,而粉色噪声在频率上具有-3dB/oct的功率下降特性。
色噪声常用于模拟某些实际系统中存在的噪声,如电路中的1/f噪声。
3. 脉冲噪声(Impulse noise):脉冲噪声是指在信号中出现的
突发式干扰,通常表现为短暂的高能量脉冲或突变。
脉冲噪声往往来自于信号传输过程中的不完美,如电力线上的突发电压变化、信号传输通道中的插入噪声等。
脉冲噪声的幅值、持续时间以及出现的频率等特性可以根据具体应用进行调整和描述。
值得注意的是,噪声标准值通常是指噪声的统计特性,如均值、方差、功率谱密度等。
这些值的具体大小会因不同的应用和系统而有所变化,无法一概而论。
浅析分数低阶非高斯噪声的特性
塞墨Ⅵ渊lli;浅析分数低阶非高斯噪声的特性李鹏I2(1.中国地质大学譬息工程学院湖北武汉430074;2九江学院电子工程学院江西九江332005)[摘蔓】噪声是日’前现代数字信号处理分析的主要对象之一,利用比较法简单分析分数低阶非高斯噪声的定义及特性。
为进一步探索分数低阶非高斯噪声的时频特性及其谱估计的应用指明了方向。
[关键词]噪声高斯噪声稳定分布噪声中图分类号:TN91I.6文献标识码:A文章编号:1671--7597(2008)1110110—01一、曹育噪声通常定义为信号中的无用信号成分。
人们习惯上认为噪声“污染”了信号中的有用成分,总想把它除掉,甚至力求找到一种不含噪声的理想信号。
事实上,噪声无处不在,而且噪声和信号的区分是相对而言的,这要取决于人们分析的目的。
然而,为了便于分析系统和观察系统的输出特性,噪声却是可以利用的工具。
人们常常要花较长的时间去合成噪声。
除了一些常见的噪声外,要合成许多特殊噪声通常有一定难度。
因此,对噪声进行定义和讨论就非常必要,这不仅有利于系统的分析,而且对噪声的合成与控制也很重要。
:、高斯■声噪声是一个随机过程,而随机过程有其功率谱密度函数,功率谱密度函数的不同“形状”也就产生了不同的噪声。
所以,我们常定义“白噪声”为功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声,即白噪声的功率谱密度函数在整个实数范围内为一常数(从图形上看就是一条直线);并且其另一主要特征是在时域中各个时刻或各向量不相关。
与此定义及特征相对的噪声,我们就称为“非白噪声”,也即“有色噪声”。
很硅然,有色噪声的功率谱密度函数不为常数,在频域里也不会包含所有的频率成分.在时域中各个时刻相关。
在通信系统中,我们还常遇到类似“高斯噪声”的概念,高斯噪声是根据它的概率密度函数呈正态分布(即高斯分布)来定义的。
所以,高斯白噪声是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性,同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。
由此定义可看出,高斯白噪声强调的是噪声的两个不同方面,即概率密度函数的正态分布性和功率谱密度函数的均匀性,两者缺一不可。
非高斯噪声的处理方法
非高斯噪声的处理方法
非高斯噪声是指在统计学中符合正态分布以外的噪声。
在实际应用中,非高斯噪声普遍存在于信号处理、通信和图像处理领域,并且会对数据的精度和准确性产生影响。
处理非高斯噪声的方法可以分为两类:基于概率模型的方法和基于非概率模型的方法。
基于概率模型的方法主要包括最大似然估计、贝叶斯估计和半参估计等方法。
这些方法通常需要对噪声的统计分布进行建模,并且对于不同的噪声类型需要采用不同的模型。
基于非概率模型的方法则不需要对噪声的统计分布进行建模,主要包括小波变换、自适应滤波和神经网络等方法。
这些方法通常具有更好的适应性和鲁棒性,可以处理不同类型的非高斯噪声。
在具体应用中,根据所处理的数据类型和噪声类型的不同,可以选择不同的处理方法。
同时,需要注意的是,不同的处理方法可能会对数据的精度和准确性产生不同的影响,因此需要在实际应用中进行综合考虑和选择。
- 1 -。
色噪声产生与仿真
随机信号分析实验一、实验目的:⑴了解随机信号自身的特性,包括均值(数学期望)、均方值、方差、相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度等。
(2)了解色噪声的基本概念和分析方法,掌握用matlab、c\c++软件仿真和分析色噪声的方法。
⑶掌握随机信号的分析方法。
二、实验原理:我们把除了白噪声之外的所有噪声都称为有色噪声。
就像白光一样,除了白光就是有色光。
色噪声中有几个典型:⑴粉红噪声。
粉红噪音是自然界最常见的噪音,简单说来,粉红噪音的频率分量功率主要分布在中低频段。
从波形角度看,粉红噪音是分形的,在一定的范围内音频数据具有相同或类似的能量。
从功率(能量)的角度来看,粉红噪音的能量从低频向高频不断衰减,曲线为1/f,通常为每8度下降3分贝。
粉红噪声的能量分布在任一同比例带宽中是相等的!比如常见的三分之一倍程频带宽100Hz的范围89.2__112和1000Hz的892__1120是相等的。
在给定频率范围内(不包含直流成分),随着频率的增加,其功率密度每倍频程下降3dB(密度与频率成反比)。
每倍频的功率相同,但要产生每倍频程3dB的衰减非常困难,因此,没有纹波的粉红噪声在现实中很难找到。
粉红噪声低频能下降到接近0Hz(不包括0Hz)高频端能上到二十几千赫,而且它在等比例带宽内的能量是相等的(误差只不过0.1dB左右)。
粉红噪声的功率普密度图:⑵红噪声(海洋学概念)。
这是有关海洋环境的一种噪声,由于它是有选择地吸收较高的频率,因此称之为红噪声。
⑶橙色噪声。
该类噪声是准静态噪声,在整个连续频谱范围内,功率谱有限且零功率窄带信号数量也有限。
这些零功率的窄带信号集中于任意相关音符系统的音符频率中心上。
由于消除了所有的合音,这些剩余频谱就称为橙色音符。
⑷蓝噪声。
在有限频率范围内,功率密度随频率的增加每倍频增长3dB(密度正比于频率)。
对于高频信号来说,它属于良性噪声。
⑸紫噪声。
在有限频率范围内,功率密度随频率的增加每倍频增长6dB(密度正比于频率的平方值)。
(整理)高阶谱第7章非高斯有色噪声中的谐波恢复2
第7章 非高斯有色噪声中的谐波恢复——复数情形预滤波方法的关键步骤是噪声模型的建立。
噪声模型的建立依赖于这样一个条件,即信号的三阶累积量为零,同时噪声的三阶累积量不为零。
这样,就可以从含噪信号中单独提取出噪声特征,建立噪声模型。
但是,正如上一章所研究的,当谐波信号中存在二次相位耦合时,信号的三阶累积量不为零;且当噪声对称分布时,噪声的三阶累积量为零。
在这两种情况下,噪声模型无法建立,预滤波方法也就不再适用。
下面研究非高斯有色噪声中的谐波恢复问题,特别是当噪声为对称分布和谐波信号存在二次相位耦合时的谐波恢复问题。
本章假定观测值是复数过程。
应用预滤波方法由含噪观测值估计非高斯噪声模型参数时,谐波信号起到干扰的作用。
因此关键问题在于使信号(无论是否存在二次相位耦合)的累积量为零,同时噪声(无论何种分布)的累积量不为零,且此累积量应满足高阶Yule-Walker 方程。
针对这一问题,本章利用复数过程的高阶统计量具有多种定义方式的特点,定义了一种特定的四阶矩来满足上述要求。
使用该四阶矩,通过SVD-TLS 方法求解高阶Yule-Walker 方程来建立噪声模型的AR 参数,然后对含噪观测值滤波,进而恢复谐波信号参数了。
提出的这种方法在复数域解决了当非高斯噪声为对称分布和谐波信号中存在二次相位耦合时的谐波恢复问题。
7.1 观测模型设零均值有噪观测值为)()()(n w n x n y += (7.1) 其中,)(n x 为复数谐波信号∑=+=pi i i i n j a n x 1)](ex p[)(ϕω (7.2)p 为谐波数目,i i a ω,和i ϕ分别为第i 个谐波分量的幅度、归一化频率和随机 初始相位,这里i ϕ相互独立且在],(ππ-上服从均匀分布。
观测噪声)(n w 为非高斯ARMA 过程,即∑∑==-=-+db n j n i j n e j d i n w i b n w 01)()()()()( (7.3)或)()()()(11n e q D n w q B --=。
非高斯有色噪声背景下二维谐波频率估计的累积量投影方法
Z a g Ku -e ① h n n li W a gS ux n n h -u ① W a g F i n e②
s a e Fi a l - M US C Wa m p o e o r t iv h - h mo i r q e ce .Thi me h d c n e f c i ey p c . n l 2 D y I s e l y d t e re e t e 2 D a r n c fe u n is s t o a fe tv l e t a tfe u n is f o c l r d n n Ga s i n n ie v n t o g h o s s s m me rc l — it i u e r t e e x r c r q e c e r m o o e o — u sa o s ,e e h u h t e n i i y e t i a y d s rb t d o h r l
e it u d a i h e c u l g Th o y a l o ih a e i u t a e y smu a i n e a p e . x s sq a r tc p a o p i . e r nd ag rt m l s r t d b i l to x m l s s n r l
维普资讯
第2 第1 9卷 0期
20 年 1 07 0月
电
子
与
信
息
学
报
Vl . 9 .0 0 2 NO 1 1
J u n l f e to is& I f r a inTe h oo y o r a cr nc o El n o m to c n lg
非高斯色噪声条件下的最小二乘单音频率估计
Ab t a t A a t q a ef e u n y e t t ro i g e t n i u o d l v o — u sa o o e o s s r p s d s r c : l s u r q e c s ma o fs l — esn s i a e s r i n o wa ei n n Ga si nc l r d n iewa o o e . n p
Le s qu r i g e t n r q e c s i a o at s a esn l -o ef e u n y e tm t ri n
n n Ga s i n c l r d n ie o . u sa o o e o s
LI S a g- i g , EN a 2 WANG — a g U hu n p n W Xi ng Zhig n
维普资讯
第 2 卷 第 7期 9 2 0 年 7月 08
通
信
学
报
Vl .9 0 2 N O7 1 .
J u a o mmu i ai n o nl/ nCo nc t s o
J l 0 8 u. j-乘单音频率估计 ,
刘双 平 , 闻翔 ,王 志 刚
( .解放 军信 息 工程 大学 信 息工 程学 院 ,河南 郑州 4 00 ;2 总参第 6 研 究所 ,北 京 10 4 ) 1 5 02 . l 0 11
摘
要 :提 出一种 非高斯 色噪声条件 下的最小二乘 单音频率估计算法 ,该算法首先将待 估计单音频率搬移 至零频
附近 ,然 后通 过抽 取滤 波把 噪声转换为高斯 白噪声,最后 引入相位 差分最小二乘频率估计构成整个算法。该方法
摆脱 了 F ' F r类算法频 率分辨率的束缚,可 以为 自动调制识别等应用提供 高精度 的符 号速率估计 。 关键词: 电子对抗;统计信号处理:最小二乘估计量;符号速率估计 ;非 高斯 色噪声 中图分类号 :T 7 . N9 11 文献标识码 :A 文章编号 :10 —3X(0 80 .0 20 0 04 6 2 0 )70 6 —7
噪声的产生
噪声的产生噪声的产生是指在SDH设备时钟的输出端产生的相位噪声,通常用MTIE与TDEV来表征,而且还应分为锁定模式与非锁定模式二种情况来规范。
①.锁定模式的漂移SDH设备时钟工作在锁定模式下,测出的MTIE(最大时间间隔误差)应满足表2.9.3要求,其中假设温度是恒定的。
表2.9.3 :在恒温状态下SDH设备时钟漂移的产生(MTIE)MTIE限值(毫微秒) 观测时间间隔τ(秒)40 0.1 <τ≤11 <τ≤10040τ0.1100 <τ< 100025.25τ0.2SDH设备时钟工作在锁定模式下,测出的TDEV(时间偏差)应满足表2.9.4要求,其中假设温度也是恒定的。
表2.9.4 :在恒温状态下SDH设备时钟漂移的产生(TDEV)TDEV限值(毫微秒) 观测时间间隔τ(秒)3.2 0.1 <τ≤2525 <τ≤1000.64τ0.56.4 100 <τ< 1000②.非锁定模式的漂移SDH设备时钟工作在非锁定模式下,可以分为保持模式与自由运行模式。
当处于保持模式时,其漂移的影响包含在保持状态下的长期相位瞬变响应中,详见时钟的瞬变响应部分。
当处于自由运行模式时,其噪声的产生可以忽略不计。
③.抖动A).2048kb/s接口的输出抖动以60秒的间隔进行测试,[url=/]魔兽sf[/url]在无输入抖动时,2048kb接口的输出抖动不应超过0.05UI P-P。
B).STM-N接口的输出抖动以60秒的间隔进行测试,在无输入抖动时,STM-N接口的输出抖动不应超过表2.9.5给定的限值。
表2.9.5 :SDH设备时钟STM-N接口抖动的产生STM-N接口测量滤波器(HZ)抖动值(UIP-P)500~1.3MSTM-1 0.5065k~1.3M 0.101000~5M 0.50STM-4250k~5M0.105000~20M 0.50STM-161M~20M0.10(4).噪声容限噪声容限是指在保证以下条件时,SDH设备时钟的输入端所允许的噪声水平:—保证时钟在规定的性能范围内;—不引起任何告警;—不引起时钟的基准信号倒换;—不使时钟进入保持状态。
5.9非高斯有色噪声中的谐波恢复
Rw r R E x(n)xH (n) r E x*(n)x(n)
wopt R1r Wiener滤波器
功率谱
Px
(
)
2 e
H
(
)H
*
(
)
双谱 Bx (1,2 ) 3e H (1)H (2 )H *(1 2 )
特殊切片:1 , 2 0
Bx (, 0) 3eH ()H (0)H *()
)xT
(k)
w
n k 1
nk sx (k)x(k)x(k)
C(n)
c(n)
法方程 C(n)w c(n)
解
w C1(n)c(n)
Cc((nn))cC(n(n1)1) sxs(xn()nx)(xn()nx)(xnT)(n)
矩阵求逆引理
RLS算法
关键1: Rx ( ) c3x ( , m) m
i0
p p nb
非高斯+高斯混合噪声
非高斯 高斯
p
y(n) ie j(ini ) v1(n) v2 (n) i0
⑴ c3y (1, 2 ) c3v1 (1, 2 )
非高斯噪声建模
⑵ 滤波
MA过程
⑶ c4 y ( ) c4x ( ) c4v1 ( ), nb
Ry ( ) Rx ( ) c4 y ( ) c4x ( )
MA噪声过程 (相关函数具截尾性)
Ry ( ) Rx ( ) Rv ( ) nb Rv ( ) 0 则
Ry ( ) Rx ( ), nb
混合法: a. 三阶累积量对噪声建模 b. 滤波 c. 相关函数进行谐波恢复
p
a(i)Rx ( i) 0,
i0
p
a(i)Ry ( i) 0,
低阶非高斯有色噪声的Wigner-Ville谱
分布噪声背景下的信号进行有效识别 ,是一种有效的 稳定分布的时频域分析工具 。 关键 词 :时频 分析 ;d稳 定分 布 ;分数低 阶协 方差 ;非 线性 变换 ;分 数低 阶 Wi e — g r n
VH ie谱
中 图 分 类 号 : N9 16T 1. T 1. N9 17文 献 标 识 码 :A文 章 编 号 :17 6 4—94 ( 0 0 0 0 1 5 5 2 1 ) 3— 0 5一 (6 0)
基 于平稳 信号理 论 的常 规傅立 叶变换 方 法不 能刻 画 任一 时刻 的 频率 成 分 ,缺 乏 时 间 和 频率 的定 位 功 能 ,反 映不 出信 号频 率 随时 问变化 的行 为 ,对频 率 随时 间 变化 的非平 稳 信 号 ,只能 给 出一 个 总 的平 均 效
数学期望 , t lg [( ) , s / , ) 有
¥基金项 目:国家 自然科学基金资 助课 题 ( 07 0 7) 6 7 2 3 ,江西 省 卫生 厅科 技 项 目 (0 9 0 6) 20 27 ,江 西 省教 育厅 科技 项 目
值或中值。 中, 其 最重要 的参数为特征指数 ∈( ,) 稳定分布是一种非高斯 的随机过程 , 02 。 没有有限的二
阶矩 , 因此不 能直接 利用 时 变功 率谱 来进 行 相应 的时频分 析 。 如果 x )为对 称 稳 定 分 布过 程 , 满足 0 (k 且
< ≤ 2 : 0 X )存 在 不 超 过 阶 矩 … , (k , , (k x )经 过 非 线 性 变 换 得 到 ,y 后 = 【 ) < = () ( 】。 >
图像噪声、均值滤波、高斯滤波、中值滤波
一、图像噪声由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染,妨碍人们对图像理解及分析处理。
常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。
1、椒盐噪声2、高斯噪声高斯噪声是指噪声的密度服从高斯分布的一类噪声,由于高斯噪声在空间和频域中数学上的易处理性,这种噪声(也称为正态噪声)模型经常被用于实践中。
高斯噪声随机变量z的概率密度函数由下式给出:加入高斯噪声后的效果:二、图像平滑图像平滑从信号处理的角度看就是去除其中的高频信息,保留低频信息。
因此我们可以对图像实施低通滤波。
低通滤波可以去除图像中的噪声,对图像进行平滑。
根据滤波器的不同可以分为:均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波我们认为高频信息就是噪声,低频信息就是有用的内容。
1、均值滤波(1)api介绍(2)实例分析import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import font_manager#字体设置my_font = font_manager.fontproperties(fname="c:/windows/fonts/sthupo.ttf")#1、读取图像img = cv.imread("./images/girl.jpg")#2、均值滤波blur = cv.blur(img, (5,5))#3、图像显示plt.figure(figsize=(10,8), dpi=100)# subplot中的121代表[1,2,1],表示在本区域里显示1行2列个图像,最后的1表示本图像显示在第一个位置。
plt.subplot(121)plt.imshow(img[:,:,::-1])plt.title("原图", fontproperties=my_font)plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(122)plt.imshow(blur[:,:,::-1])plt.title("均值滤波后的结果", fontproperties=my_font)plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()2、高斯滤波图像是二维的,所以使用二维高斯分布。
第三章 非高斯白噪声中的信号检测(已校)
若 同 时 满 足 C =1, 则 称 集 合 { fk(t)}, k=1,2,...为 归 一 化 的 正 交 函 数 集
。
利 用 { fk(t)},对 任 意 信 号 x(t),可 分 解 为
x ( t ) = x k . f k (t )
k
0 t T (3 .3 )
T 0
x ( t ) f i ( t ) dt
0
T
T 0
f i ( t1 ) f j ( t 2 )R n (t 1 -t 2 )d t 1 d t 2
T 0
*
T 0
f i ( t1 ) [
*
f j ( t 2 )R n (t 1 -t 2 )d t 2 ] d t 1 (3 .6 )
仅当
T 0
f j ( t 2 )R n (t 1 -t 2 )d t 2 j f j ( t1 )(3 .7 )
0
s1 ( t ) f k ( t ) d t
*
T 0
条件方差: V a r [ x i ] E { [ x i E ( x i )] } co v( x i , x i )
2
由 公 式 ( 3 - 6 ) an d ( 3 - 7 ) V a r[ xi ]
T 0
f i ( t1 ) i f i ( t1 ) d t1 i
基 于 和 信 号 与 噪 声 分 类 的 检 测
信号
确知信号 随机参量信号 随机信号
随相信号 随幅信号 随频信号 随机TOA 白噪声
加性噪声
高斯噪声
非高斯噪声
色噪声 白噪声
色噪声
基于混沌系统的非高斯噪声的高斯化方法
基于混沌系统的非高斯噪声的高斯化方法
混沌系统是一种不可预测的、效率低下的系统,对于计算机系统中的不可预测性、噪
声等问题,通常需要采取应对措施。
非高斯噪声是由混沌系统产生的,而高斯噪声是由高
斯分布出现的。
这就要求将非高斯噪声转换成高斯噪声,因此实现高斯化转换。
在高斯化方法中,一般将非高斯噪声转换成高斯噪声的方法分为统计分析-量化方法
和信号处理-算法方法两类。
统计分析-量化方法又可以分为离散分布方法和连续分布方法。
离散分布方法一般用来对单个非高斯噪声进行处理,将原始非高斯噪声转换成有限的离散
状态;而连续分布方法会将原始数据分析,分类出最可能的高斯概率分布。
而信号处理-算法方法则又分为两类,即神经网络方法和统计平滑方法。
神经网络方
法从原始信号中分析出常用的高斯噪声特征,然后采用一系列的神经网络结构对其进行调整;而统计平滑方法则常用于时域信号,将信号分解为若干连续的时域子序列,然后对这
些子序列进行重构。
非高斯色噪声的产生
闪烁噪声是由半导体材料中的缺陷和杂质引起的随机波动, 它通常出现在低频段。闪烁噪声的功率谱密度与频率成反比 ,因此随着频率的增加,其影响逐渐减小。
磁噪声
总结词
磁噪声是由磁性材料的磁畴结构和磁 化过程的不确定性引起的随机波动。
详细描述
磁噪声是由于磁性材料的磁畴结构和 磁化过程的不确定性引起的随机波动。 它通常出现在磁记录和磁传感器等应 用中,其功率谱密度与频率有关,通 常在低频段较高。
地球物理学
在地球物理学中,非高斯色噪声被用于模拟地震、 气象和海洋等现象中的复杂性和不确定性。
神经科学
在神经科学中,非高斯色噪声被用于描述神经元 放电活动和神经网络中的信息传递过程。
02 非高斯色噪声的物理产生
热噪声
总结词
热噪声是由于电子的热运动产生的随机波动,是电路中常见的噪声来源。
详细描述
热噪声是由于电子的热运动产生的随机波动,它与温度和电阻有关。在电路中, 热噪声通常是白噪声,其功率谱密度与频率无关。
VS
声呐信号处理
在声呐信号处理中,非高斯色噪声可用于 生成训练数据或测试数据集,为声呐信号 处理算法的训练和优化提供支持。通过引 入非高斯色噪声,可以提高声呐信号处理 算法的鲁棒性和适应性。
在其他领域的应用
电子对抗
在电子对抗领域,非高斯色噪声可用于生成 干扰信号,对敌方通信和雷达系统进行干扰 和欺骗。由于其非高斯特性,能够模拟更复 杂的干扰模式,提高电子对抗的效果。
模拟-数字转换器的非线性会影响生成 的噪声的分布特性,需要选择具有低 非线性误差的ADC。
04 非高斯色噪声的应用
在通信系统中的应用
信号干扰与抗干扰
非高斯色噪声在通信系统中可以作为干扰信号,用于测试通信设备的抗干扰性能。由于其非高斯特性 ,能够模拟更真实的战场或复杂电磁环境,为通信设备在实际使用中提供更准确的性能评估。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
{ (t)}
线性变换
{x(t)}
G(xt )
产生均匀色噪声
线性变换
线性变换
{r(t)}
F 1 (rt )
线性变换
2021/2/12
哈尔滨工业大学电子工程系
{y(t)}
10
零记忆非线性变换法(ZMNL)
➢ 一般方法
基于高斯白噪声输入的ZMNL法的核心是求非线性变换输入、输出自相关 函数的变换关系,下面参考文献建立了此问题的一般理论分析方法(利用 Hermite多项式,实际上前篇参考文献已进行类似理论分析及计算):
2021/2/12
哈尔滨工业大学电子工程系
2
零记忆非线性变换法(ZMNL)
➢ 方法起源
3、ZMNL (zero memory nonlinear device)
非线性变换是为了获得所需的非高斯分布,而线性变换(即线性滤波)是为了 获得指定的自相关函数。我们不能用给定的非高斯随机序列的自相关函数去产 生相关高斯随机序列,因为非线性变换使其相关特性同时发生变化。因此首先 应从给定的非高斯随机数列的自相关函数和采用的非线性变换关系,求出应先 产生的高斯随机数列的自相关函数——相关预畸变法。
2021/2/12
哈尔滨工业大学电子工程系
12
零记忆非线性变换法(ZMNL)
➢ 特殊方法
2、对数正态分布 P. Peebles, The generation of correlated lognormal clutter for radar simulation, IEEE Trans. AES, Vol.7, 1971, pp1215~1217
2021/2/12
哈尔滨工业大学电子工程系
11
零记忆非线性变换法(ZMNL)
➢ 特殊方法
ZMNL法针对不同的概率分布所采用的非线性变换不同且确定,下面针对 几种常用分布具体分析相应的非线性变换对自相关函数的影响。
1、均匀分布
战普明,M序列非线性变化产生伪随机数的理论分析,《邮电部邮电科学研究 院论文集》第二期,1988
0
e (wi
0
wj
)
f
(wi
,
wj
)dwi dw j
式中
f (wi , wj )
2 2
1 1
ij
exp
(wi
)2
2ij (wi )(wj ) (wj
2
2
(1
2 ij
)
)2
ij
E[wi wj ] E[wi ]E[wj ] D(wi )D(wj )
E[wi wj ] 2 2
是 wi 、 w j
G.L. Wise, A.P. Traganitis and J.B. Thomas, The effect of a memoryless nonlinearity on the spectrum of a random process, IEEE Transactions on Information Theory, Vol.23, No.1, Jan. 1977, pp84~89
的相关系数。则
E[zi z j ]
exp 2
2
2 ij
,则 sij
exp( 2 exp(
ij 2)
) 1 1
、
ij
ln sij
e 2 1 2
1
当 x 较小时, ex 1 x 、 ln(1 x) x x2 x3 ,则有 23
ij sij
e 2 1 2
sij , 0.6 ~ 5dB 时
可以使一个随机序列的相关特性传递给另一个随机序列:只要使第一个序 列具有所要求的振幅分布,第二个序列具有规定的相关特性,通过使第一个序 列按第二个序列的大小次序排列就可使前者同时具有规定的概率密度函数和相 关特性。
解释: 概率分布是随机序列值大小的总体描述而与其排列次序无关,而自相关特
性不仅与随机序列值大小有关,更取决于序列值的相对位置,因此概率分布特 性与自相关特性是两个截然不同、完全无关的概念,可以分别单独考虑实现。
上式表明当噪声功率较小时,对数正态分布与其对应的正态分布的相关系数近似相等。
零记忆非线性变换法(ZMNL)
➢ 特殊方法
3、瑞利分布
设 x ~ N (, 2 ) 为高斯分布, y F1(x) 为待求的瑞利分布,则有
y F1(x) ln1 G(x) 2 ln1 G(x)
令 0, 2 1,则上式中函数 G() 就变成标准正态分布函数 () ,求解自相关函
方法难点:求非线性变换输入、输出序列自相关函数的关系式。
2021/2/12
哈尔滨工业大学电子工程系
9
零记忆非线性变换法(ZMNL)
➢ 方法起源
3、ZMNL (zero memory nonlinear device)
思考:将上图进行重组可获得如下框图,即理论上可将均匀分布色噪声(其产生 已解决)作为反变换法的输入,难点在于难以定义均匀分布序列二维PDF。
设 x(t) [y(t)] ~ U[0,1] ,其中 y(t) ~ N(0,1) ,函数 () 为高斯分布概率分布函数。设
y(t) 的自相关函数为 ry ( ) , x(t) 标准化(均值为 0,方差为 1)后的自相关函数为 rx ( ) ,则
rx
(
)
6
sin
1
1 2
ry
(
)
上式详细推导过程见“邮电科学研究院 83 级硕士学位论文,作者:战普明”
数 ry () 同样是求积分问题,此时得不到精确的解析式。用级数展开法,并用许瓦 兹不等式在证明了积分收敛后得到不等式:
5非高斯色噪声的产生
相关传递法
➢ 基本思想
R.J. Polge, E.M. Holliday and B.K. Bhagavan, Generation of a pseudo-random set with desired correlation and probability distribution, Simulation, Vol.20, No.5, May 1973, pp153~158 上文提出相关传递法 — correlation transfer scheme
对数正态分布与正态分布的变换关系为: z ew
其中正态分布 f (w)
1
2
(w )2 exp[ 2 2
]
,对数正态分布
f
(z)
1
(ln z )2
exp[
2
2 2
]
2021/2/12
哈尔滨工业大学电子工程系
13
零记忆非线性变换法(ZMNL)
➢ 特殊方法
2、对数正态分布
Z 的相关函数 sij E[zi z j ]