如何生成粉色噪声图像？
我正在尝试用Python语言复制P.Bourke的"Frequency Synthesis of Landscapes"。我以为这会是一个简单的 import numpy as np from scipy.fft import fft2, ifft2 whitenoise = np.random.uniform(0,1,(256,256,3)) fouriertransformed = n
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Lambda 上的 FFmpeg 转码导致无法使用(静态)音频
我想在 AWS 中转向无服务器音频转码例程.我一直在尝试设置一个 Lambda 函数来做到这一点；执行静态 FFmpeg 二进制文件并重新上传生成的音频文件.我使用的静态二进制文件是这里. 我在 Python 中使用的 Lambda 函数如下所示: 导入boto3s3client = boto3.client('s3')s3resource = boto3.client('s3')导入js
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从 MATLAB 中的信号数据确定频率
我有来自传感器的数据，我需要找到它的频率.看起来 fft() 似乎是要走的路，但 MATLAB 文档只展示了如何获取频率图，我不知道从那里开始做什么. 这是我的数据的样子: 解决方案 一种方法确实是使用 fft.由于 fft 为您提供信号的频率表示，因此您需要查找最大值，并且由于 fft 是一个复数信号，因此您需要先取绝对值.该指数将对应于具有最大能量的归一化频率.最后，如果您的信号
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Matlab 过滤加速度数据中的电尖峰
我有一个受电尖峰影响的加速度数据数据集. 我正在寻找一种很好的方法来过滤掉或减少这些尖峰，因为需要根据这些数据计算 FFT 的滚动窗口和其他统计指标，例如峰态和偏度.我不能简单地删除这些异常值或用 NaN 替换它们.采样 2000[hz] 直到现在我都在 MATLAB 2012b 上试过: 小波去噪(Haar小波) 中值过滤器 Despike 和迭代方法 您能提出一种处
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向信号添加噪声的正确方法
在许多领域，我发现在添加噪声的同时，我们提到了一些规范，例如零均值和方差.我需要在 Db 中添加 AWGN、有色噪声、不同 SNR 的均匀噪声.以下代码显示了我如何生成和添加噪声的方式.我知道函数 awgn() 但它是一种黑匣子，不知道噪音是如何添加的.那么，有人可以解释产生和添加噪音的正确方法吗?谢谢 SNR = [-10:5:30];% 分贝snr = 10 .^ (0.1 .* SNR);
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是它们的 scatter_update() 用于张量流中的占位符
我正在用 tensorflow 编写一个去噪自动编码器函数(它有点长，所以我不会发布整个代码)并且一切都运行良好，除非我向批处理添加掩蔽噪声 屏蔽噪声只是将特征的随机比例设为 0.所以问题只是将矩阵中的一些值设为 0.(如果我有一个 np.array 用于 exepmle) 所以我明白了，如果它是一个 tf.variable，由于 tf.scatter_update() 如何修改矩阵的
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如何校准 Android 加速度计 &降低噪音，消除重力
所以，我一直在为这个问题苦苦挣扎，但在利用互联网的智慧和有关该主题的相关 SO 帖子方面没有任何运气. 我正在编写一个使用无处不在的加速度计的 Android 应用程序，但即使在休息时我似乎也会收到大量的“噪音"，并且似乎无法根据我的阅读需要弄清楚如何处理它要相对准确.我想可能是我的手机 (HTC Incredible) 出现故障，但传感器似乎与我玩过的其他游戏和应用程序配合良好.
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最快的类似柏林的 3D 噪声算法?
距离 Ken Perlin 首次发明他的噪音已经 20 多年了.有没有人设法制作出一种更快的 3D 噪声生成器，其特性接近 Perlin(程序化、看起来自然的分组、减少的条带、常规特征尺寸等)? 我正在尝试构建一个程序世界生成器，但目前 Perlin 并没有削减它.我承认我的实现并不是目前最好的，但如果我要重写它，我想知道是否有更好的算法可用. 解决方案 你想要 Simplex No
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iPod Touch 上的飞行模式——重新审视
情况是这样的:我们有一个记录声音的应用程序.如果应用在第二代 iPod Touch 上运行并且飞行模式关闭，则由于 iPod 的 WIFI 活动，会在录音中出现周期性噪音. 所以我想检测我们是否在第二代 iPod Touch 上运行(我知道该怎么做)，如果是这样，告诉用户打开飞行模式(如果它还没有打开).请注意，仅仅知道 WIFI 无法访问是不够的，因为 iPod 将继续每 12 秒尝试与
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在 tf.where() 给出的索引处设置张量的值
我正在尝试向保存图像灰度像素值的张量添加噪声.我想将像素值的随机数设置为 255. 我在想一些事情: random = tf.random_normal(tf.shape(input))掩码 = tf.where(tf.greater(random, 1)) 然后我试图弄清楚如何为 mask 的每个索引将 input 的像素值设置为 255. 解决方案 tf.where() 也可
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如何在 Python 中使用卡尔曼滤波器获取位置数据?
[编辑]@Claudio 的回答给了我一个关于如何过滤异常值的非常好的提示.不过，我确实想开始对我的数据使用卡尔曼滤波器.因此，我更改了下面的示例数据，使其具有不那么极端的细微变化噪声(我也经常看到).如果其他人能给我一些关于如何在我的数据上使用 PyKalman 的指导，那就太好了.[/编辑] 对于一个机器人项目，我试图用相机跟踪空中的风筝.我正在用 Python 编程，并在下面粘贴了一些
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加工颗粒
我一直在尝试用这个项目做点什么，但到目前为止总是失败:) 所以决定在这里问:) 我希望粒子围绕 Rock 类的椭圆，而不是穿过它而是围绕它，就像河流中的一块石头，水在它周围流动.有什么建议么 ? int NUM_PARTICLES = 1000;粒子系统 p;岩石 r;无效设置(){光滑的();全屏(P2D)；//大小(700,700,P2D);//背景(0)；p = 新粒子系统()；r
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如何去除此图像中的噪声 -openCV
我正在尝试消除此图像中的噪点: 旨在隔离三角形. 实际上我有很多这样的图片(带有一些噪音的三角形)，我不知道如何去除噪音.我想要一个没有噪声的大三角形以便对其进行处理(检测兴趣点). 我尝试过侵蚀和所有这些东西，但没有成功.你知道我如何改进这个结果吗? 解决方案 腐蚀和随后的膨胀会扭曲三角形的形状.您可以使用 连接组件 (CC) 或者更好的 floodFill 并根据面积
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在Matlab中无法检测图像的边缘
我正在研究检测图像边缘的脚本. 这是脚本: 清除所有；关闭所有;clc;c = rgb2gray(imread('image_S004_I0004.jpg'));c = double(c);k =杂音(c，'盐和胡椒粉'，0.01);gg = [-1 0 1; -2 0 2;-1 0 1];gh = gg';grad_g = conv2(k，gg);grad_h = conv2(k，gh)
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为什么我的蒙特卡洛光线追踪如此嘈杂?
我已经使用蒙特卡洛方法实现了全局照明，并使用了从头开始的像素教程作为指导.我的最终图像非常嘈杂！下面的示例是在64个样本上，我以前使用的样本数高达512，但仍然非常嘈杂. 任何想法可能是什么问题? 解决方案 路径跟踪非常嘈杂.这是算法的本质.考虑一下来自维基百科的示例:
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实时应用程序的OpenCV fastNlMeansDenoising的替代方法?
我目前正在使用下面的功能从两个尺寸为(240x720)的图像中消除噪点.我目前正在计算机上对此进行计算，但希望实时实现.但是，在我的计算机上，该功能会导致程序严重延迟.除了从图像中实时消除杂讯之外，还有其他选择吗?也许是高斯模糊? fastNlMeansDenoising(ipmOfLeftLaneRobust，ipmOfLeftLaneRobust，10,7,21); 解决方案 给出一
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程序上生成“斑点"的好方法2D图形
我希望以计算快速的方式创建“斑点".此处的Blob定义为可以是任何形状但都连接在一起的像素的集合.例子: .ooo ......oooo ...... oo ...oooooo...o..o ..... ooooooooooooooooooooo ........ oooo ....... oo ....... ooooooo ..... o ....... oo ..............
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将高斯噪声添加到浮点数据集中并保存(Python)
我正在研究分类问题，我需要在数据集中添加不同级别的高斯噪声，并进行分类实验，直到我的ML算法无法对数据集进行分类.不幸的是，我不知道该怎么做.关于如何添加高斯噪声的任何建议或编码技巧? 解决方案 您可以按照以下步骤操作: 将数据加载到熊猫数据框中 clean_signal = pd.read_csv("data_file_name") 使用numpy生成尺寸与数据集相同的高斯噪声.
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如何在Keras中向输入数据添加均匀分布的噪声?
我需要在输入数据中添加量化噪声.我经常阅读将这些噪声建模为具有均匀分布的噪声. 我有一个用Keras实现的编码/解码网络(输入数据是时间序列原始数据)，在Keras中实现了一个可以添加高斯噪声的层(GaussianNoise层)，我可以使用这一层来创建统一的噪音? 如果没有，我还可以使用其他实现的层吗? 解决方案 您可以这样创建自己的图层， import tensorfl
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向图像添加泊松噪声
我有一些图像需要添加更多的泊松噪声，以便对其进行更彻底的分析.我知道您可以在MATLAB中执行此操作，但是如何在Python中执行此操作呢?到目前为止，搜索没有任何结果. 解决方案 如果您可以使用numpy/scipy，则以下内容应会有所帮助.我建议您将数组转换为浮点数以进行中间计算，然后将其转换回uint8以进行输出/显示.由于泊松噪声都> = 0，因此您需要决定在转换回uint8时如何
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