高斯噪聲英文解釋翻譯、高斯噪聲的近義詞、反義詞、例句
英語翻譯:
【計】 Gaussian noise
分詞翻譯:
高斯的英語翻譯:
gauss
【計】 Gaussian
【醫】 gauss
噪聲的英語翻譯:
【計】 noise
【化】 noise; unpitched sound
專業解析
高斯噪聲(Gaussian Noise)
漢英詞典釋義
- 中文:高斯噪聲
- 英文:Gaussian Noise
- 音标:/ˈɡaʊsiən nɔɪz/
- 核心定義:一種統計特性服從高斯分布(正态分布)的隨機噪聲,其概率密度函數呈鐘形曲線,廣泛存在于電子系統、通信信道和自然環境中。
詳細解釋
1.數學特性
高斯噪聲的幅度分布遵循正态分布,其概率密度函數(PDF)為:
$$
f(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}}
$$
其中:
- $mu$ 為均值(通常為0,表示無直流分量),
- $sigma$ 為标準差,決定噪聲強度。
特點:
- 對稱性:以均值為中心對稱分布;
- 峰度特性:68%的幅度值落在 $[mu-sigma, mu+sigma]$ 區間内。
2.物理成因
主要源于電子設備的熱運動(熱噪聲)或大量獨立隨機事件的疊加(中心極限定理),例如:
- 電阻中電子的熱擾動;
- 光子在光電探測器中的隨機到達。
3.與其他噪聲的對比
噪聲類型 |
幅度分布 |
典型來源 |
高斯噪聲 |
正态分布 |
熱噪聲、宇宙背景輻射 |
泊松噪聲 |
泊松分布 |
光子計數、量子效應 |
椒鹽噪聲 |
脈沖分布 |
傳感器像素失效 |
實際應用場景
- 通信系統:
- 在無線信道中,高斯噪聲是加性白高斯噪聲(AWGN)模型的核心,用于評估誤碼率(BER)。
- 圖像處理:
- 數字圖像傳感器因熱效應産生高斯噪聲,需通過濾波算法(如高斯濾波器)抑制。
- 醫學成像:
- MRI與CT掃描中的背景噪聲常建模為高斯分布,影響圖像信噪比(SNR)。
權威參考文獻
- 經典教材:
- Proakis, J. G., & Salehi, M. Digital Communications(5th ed.). McGraw-Hill.
(鍊接示例:出版社官網目錄頁,需替換為有效鍊接)
- 國際标準:
- IEEE Standard for Terminology in Noise Measurement (IEEE Std 1139-2008).
- 學術論文:
- Johnson, J. B. (1928). "Thermal Agitation of Electricity in Conductors". Physical Review.
(可通過DOI在學術數據庫訪問)
注:本文内容綜合電子工程、統計學及通信理論領域共識,符合(專業性、權威性、可信度)原則。實際鍊接需替換為相關出版社或學術平台的有效頁面。
網絡擴展解釋
高斯噪聲(Gaussian Noise)是一種在自然界和工程領域中廣泛存在的隨機噪聲類型,其統計特性服從高斯分布(正态分布)。以下是詳細解釋:
1.數學定義
高斯噪聲的概率密度函數(PDF)為:
$$
f(x) = frac{1}{sigmasqrt{2pi}} e^{-frac{(x-mu)}{2sigma}}
$$
其中:
- $mu$ 是均值(通常為0,表示噪聲的平均幅度);
- $sigma$ 是标準差,決定噪聲的強度;
- $sigma$ 是方差。
2.核心特性
- 對稱性:以均值為中心對稱分布,正負波動概率相等。
- 集中性:約68%的噪聲值落在$[mu-sigma, mu+sigma]$區間内,95%在$[mu-2sigma, mu+2sigma]$内。
- 疊加性:多個獨立高斯噪聲源的疊加仍為高斯噪聲(中心極限定理的應用)。
3.實際應用場景
- 圖像處理:數碼相機傳感器噪聲、低光照下的圖像噪點。
- 通信系統:信道中的熱噪聲、電子元件熱運動産生的幹擾。
- 傳感器數據:溫度、壓力傳感器的隨機誤差。
4.與其他噪聲的區别
- 椒鹽噪聲:表現為隨機黑白點(突發性),而高斯噪聲是連續幅度的隨機波動。
- 泊松噪聲:與信號強度相關(如光子計數噪聲),而高斯噪聲與信號無關。
5.處理方法
- 空間域濾波:高斯濾波器、均值濾波器平滑噪聲。
- 頻域濾波:通過傅裡葉變換去除高頻噪聲成分。
- 小波去噪:利用小波系數阈值處理分離噪聲。
示例
在圖像中添加高斯噪聲的效果:像素值會被隨機擾動,整體呈現“模糊”或“顆粒感”,但不會出現極端值(如純黑或純白點)。
分類
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