噪声专题

贝叶斯神经网络的前向传播过程中，噪声参数和其他参数考虑 bayesian neural network

在贝叶斯神经网络的前向传播过程中，噪声参数在贝叶斯神经网络（BNN）中，噪声模拟是量化预测不确定性的关键部分。噪声参数通常用于表示模型的观测不确定性，即数据本身的内在变异性。以下是一些在BNN中常用的噪声模拟方法：高斯噪声：在许多情况下，观测数据被假设为遵循高斯分布，即正态分布。这种方法在BNN中非常常见，因为它的数学性质使得推断过程相对简单。 Gamma分布：Gamma分布用于模拟噪

RAG噪声的设计及其对大模型问答的作用分析

有趣的大模型中RAG噪声的作用分析大模型（LLMs）在多个任务上表现出色，但存在依赖过时知识、幻觉等问题。RAG作为一种提高LLM性能的方法，通过在推理过程中引入外部信息来缓解这些限制。 Figure 1 展示了一个来自 NoiserBench 的示例，它阐释了不同类型的 RAG 噪声对大型语言模型（LLM）的影响。这个示例通过一个具体的问题和答案的情境来说明有益噪声和有害噪声对模型性能的不

【MRI基础】对比度噪声比CNR概念

CNR代表 MRI 中的对比度噪声比。它是通过测量不同组织或感兴趣区域 (ROI) 相对于背景噪声的对比度来评估 MRI 图像质量的指标。更高的 CNR 表示更好的图像质量，因为它表示被比较的区域之间的区别更清晰。 CNR，contrast to noise ratio 基本概念对比度：这是指图像中两个区域之间的信号强度差异。例如，它可能是肿瘤S1与周围健康组织上之间的差异

matlab 图像加入高斯噪声和平滑处理练习

图像加入高斯噪声和平滑处理代码 a=imread('lena.jpg');subplot(221);imshow(a);title ('原始图像');Inoise=imnoise(a,'gaussian',0.1,0.004);%对图像加入高斯噪声subplot(222);imshow(Inoise);title('加入高斯噪声后的图像');%定制卷积h=ones(3,3)/5

运放阻抗和噪声（同相放大器的输入/输出阻抗 + 电压跟随器阻抗 + 噪声 +信噪比）

2024-8-27，星期一，21:03，天气：阴雨，心情：晴。培训终于结束啦，开始轮岗了，看了两天PPT，加油加油，继续学习。今天继续学习第六章运算放大器，主要学习内容为：运放阻抗和噪声（同相放大器的输入/输出阻抗 + 电压跟随器阻抗 + 噪声 +信噪比）。一、运算放大器（续） 1. 运放阻抗和噪声（1）同相放大器的输入阻抗：在前面的学习中我们已经知道负反馈使得反馈电压Vf几乎等

机器学习和数据挖掘（4）：噪声与误差

噪声与误差噪音（Noise）实际应用中的数据基本都是有干扰的，还是用信用卡发放问题举例子：噪声产生原因：标记错误：应该发卡的客户标记成不发卡，或者两个数据相同的客户一个发卡一个不发卡；输入错误：用户的数据本身就有错误，例如年收入少写一个0、性别写反了什么的。目标分布（Target Distribution）上述两个原因导致数据信息不精准，产生噪声数据。那

C#图像添加高斯噪声和椒盐噪声及图像恢复

图像噪声是影响人们接受图像信息的因素，常见的噪声有高斯噪声和椒盐噪声。因为最近课程要求，做一个图像恢复的Project，所以掌握了给图像添加噪声以及去除噪声的方法。给图像添加高斯噪声高斯噪声是大量具有正太分布的随机变量性质的值加到原图像造成的，要给图像添加高斯噪声，其实问题就是怎么产生正太分布随机变量。首先用Randdom对象的NextDoub

电源噪声对高分辨率ADC影响

1 简介 ADC本身需要外部电源供电，而且，与混合信号数据采集系统中的任何其他组件一样，电源也会产生噪声。电源噪声与其他噪声类似，对系统性能的影响主要取决于电源噪声的级别和类型。例如便携式应用的3V锂离子电池通常比用于测试ADC特性的精密台式电源噪声更大，输出电压变化更大。 2 电源噪声类型及来源对于任何模拟信号链，供电方式主要有两种：电池或交流电

噪声-降噪引脚如何提高系统性能

由于LDO是电子器件，因此它们会自行产生一定量的噪声。选择低噪声LDO并采取措施来降低内部噪声对于生成不会影响系统性能的清洁电源轨而言不可或缺。识别噪声理想的 LDO 会生成没有交流元件的电压轨。遗憾的是，LDO 会像其他电子器件一样自行产生噪声。图1显示了这种噪声在时域中的表现方式。图 1：电源噪声的屏幕截图时域分析并非易事。因此，检查噪声的主要方法有两种：跨频率检查和以

FAT：一种快速的Triplet Loss近似方法，学习更鲁棒的特征表示，并进行有噪声标签的提纯...

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 导读 Triplet的两大问题，计算复杂度和噪声敏感，看看这篇文章如何用一种对Triple的近似的方法来解决这两大问题。摘要三元组损失是ReID中非常常用的损失，三元组损失的主要问题在于其计算上非常贵，在大数据集上的训练会受到计算资源的限制。而且数据集中的噪声和离群点会对模型造成比较危险的影响。这篇文章要解决的就是这两个问题，

噪声抑制中先验信噪比与后验信噪比的关系

噪声抑制算法中，谱减算法用的是后验证信噪比，维纳滤波器使用的是先验信噪比，MMSE（最小均方误差）算法既用到了先验信噪比，也用到了后验信噪比，那么，自然提出一个问题，在降噪过程中，先验信噪比与后验信噪比到底那个作用比较大。这个结论其实通过验证可以得出，先验信噪比是影响噪声抑制的主要参数，后验信噪比是辅助参数。那么先验信噪比与后验信噪比它们之间又有什么关系，

解决气膜场馆内噪声问题的多功能声学综合馆—轻空间

随着气膜结构在各个领域的广泛应用，人们开始意识到在这些场馆内部，特别是在大型活动和展览中，噪声问题可能会变得相当严重。传统的气膜结构通常难以提供良好的声学环境，这对于参与者的舒适度和活动的质量构成了挑战。为了解决气膜场馆内噪声问题，多功能声学综合馆成为了一个创新和可行的选择。多功能声学综合馆的声学技术多功能声学综合馆的声学技术为传统气膜馆的噪音问题提供了创新性的解决方案。轻空间依

什么叫图像的高斯噪声？并附添加高斯噪声的OpenCV代码和MATLAB代码

图像的高斯噪声（Gaussian noise）是一种常见的图像噪声类型，其特征在于噪声的概率分布服从高斯（正态）分布。高斯噪声通常出现在传感器或电子传输过程中，是由多个小的、独立的扰动叠加而成。其数学表示通常为：这里，μ是均值，通常取 0（即噪声的平均值为零，不偏离原图像的亮度值）, 是方差，表示噪声的强度。高斯噪声的具体特点和影响包括：均值和方差：噪声值围绕均值对称分布，方差决定了

CMOS图像传感器——列噪声（CFPN）去除

目前CMOS 图像传感器系统中列共用结构应用最为广泛，在该结构中，虽然像素曝光均匀，但是由于列输出系统处理属性的变动，对于不同列，像素的输出是不均匀的。因此，基于列的CMOS 图像传感器表现出垂直条纹固定模式噪声（CFPN），从而降低了图像的质量。由于人眼的关系，CFPN 噪声造成的主观视觉影响是相同量级像素FPN 噪声的5 倍，人眼对CFPN 更为敏感，1~2%的列固定模式噪声

电子技术中噪声是什么意思？

电子线路中所标称的噪声，可以概括地认为，它是对目的信号以外的所有信号的一个总称。具体如下：最初人们把造成收音机这类音响设备所发出噪声的那些电子信号，称为噪声。但是，一些非目的的电子信号对电子线路造成的后果并非都和声音有关，因而，后来人们逐步扩大了噪声概念。例如，把造成视屏幕有白班呀条纹的那些电子信号也称为噪声。可能以说，电路中除目的的信号以外的一切信号，不管它对电路是否造成影响，都可称为噪声。

如何选择加噪使用的噪声尺度：超参数（alpha，beta）噪声尺度的设定

如何选择加噪使用的噪声尺度：超参数（alpha，beta）噪声尺度的设定【论文精读】论文：Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations 地址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2011.13456 讲解视频 B站视频：如何选择加噪使用的噪声尺度：超参数（a

图像处理之应用卷积一实现噪声消去

- created by gloomyfish 讨论如何使用卷积作为数学工具来处理图像，实现图像的滤波，其方法包含以下几种，均值滤波，中值滤波，最大最小值滤波，关于什么是卷积以及理解卷积在图像处理中作用参见这里–http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7038938 均值滤波：均值滤波，是图像处理中最常用的

【录制，纯正人声】OBS录制软件，音频电流音，杂音解决办法，录制有噪声的解决办法

速度解决的方法（1）用RNNoise去除噪声。RNNoise是一个开源的，效果不好的噪声去除器。使用方法就是点击滤镜，然后加噪声抑制RNNoise。【这方法不好用】（2）用Krisp(https://krisp.ai/) 去除噪声。这个Krisp是收费的，但可以免费用一段时间。这东西是最好用的。要魔法上网。使用方式就是下载安装后登陆，然后就可以使用了，在OBS里选择音频为Krisp音频就可

LTE中阻塞干扰，杂散干扰，邻信道干扰，交调干扰，加性噪声干扰分析

加性噪声干扰：干扰源产生在被干扰频段的噪声。包括干扰源的杂散、噪底、邻道、发射互调等噪声，加性噪声是通过功率直接叠加的方式作用于有用信号,它的存在却独立于有用信号，不管有没有有用信号，加性噪声始终存在于射频器件中，影响正常通信的质量。一般通信中把随机的加性噪声看成是系统的背景噪声；从来源来看，加性噪声可分为无线电噪声、工业电噪声、自然噪声、射频器件的内部热噪声。无线电的干扰频率是固定的，可以通过

给信号添加高斯白噪声

想往一个信号中加入高斯白噪声，信噪比为SNR，但之前将SNR加到40dB了都同步不上，感觉应该是函数用错了，仔细看了下帮助文档，发现了问题。以下是之前的程序： SNR = 27;tx_signal = awgn(tx_signal,SNR);这个时候，会假设 tx_signal 的功率为0dBW，但实际上信号可能比0dBW小，导致最后噪声加得过大。我们需在后面加一个'mwasu

无线技术整合到主动噪声控制（ANC）增强噪声降低性能

主动噪声控制（ANC）已成为一种广泛使用的降噪技术。基本原理是通过产生与外界噪音相等的反向声波，将噪音中和，从而达到降噪的效果。ANC系统通常包括以下几个部分：参考麦克风、处理芯片、扬声器和误差麦克风。参考麦克风用于捕捉环境中的噪声信号；处理芯片则分析这些噪声曲线，并生成相应的反向声波；扬声器产生这些反向声波；误差麦克风则用于检测实际产生的反向声波与噪声之间的差异，以便进一步调整。

【物理】利用薄膜共振控制室内噪声的原理与模型分析

利用薄膜共振控制室内噪声的原理与模型分析摘要：噪音对生活的影响不容忽视。为了有效控制噪音，我们探索了一种利用薄膜共振的方法。本文将详细介绍这种方法的原理，并通过建立模型来分析其有效性，最后提出提高控制噪音传播的途径。关键词：薄膜共振；降噪；室内；声音传播；声波 The principle and model analysis of controlling indoor n

matlab awgn函数加入高斯白噪声

信噪比信噪比，电子设备或者通信系统中有效信号和噪声的比值，英文名称叫做SNR或S/N（SIGNAL-NOISE RATIO)； awgn描述 awgn函数可以将白色高斯噪声添加到信号中。语法 y = awgn(x,snr) y = awgn(x,snr,sigpower) y = awgn(x,snr,'measured') y = awgn(x,snr,sigpower,st

【深度学习】SDXL中的Offset Noise，Diffusion with Offset Noise，带偏移噪声的扩散

https://www.crosslabs.org//blog/diffusion-with-offset-noise 带有偏移噪声的扩散针对修改后的噪声进行微调，使得稳定扩散能够轻松生成非常暗或非常亮的图像。作者：尼古拉斯·古藤伯格 | 2023年1月30日马里奥兄弟使用稳定扩散挖掘隧道。左图显示了未使用偏移噪声的原始结果，右图使用偏移噪声显示了更丰富的黑色调。稳定扩散在使用偏移

（2024，SD，条件 GAN，蒸馏，噪声到图像翻译，E-LatentLPIPS）将扩散模型蒸馏为条件 GAN

Distilling Diffusion Models into Conditional GANs 公和众和号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX：CV_EDPJ 进 V 交流群）目录 0. 摘要 3. 方法 3.1 用于一步生成的配对的噪声到图像翻译 3.2 用于潜在空间蒸馏的组合的 LatentLPIPS 3.3 条件扩散鉴别器 4. 实验 5.

噪声嵌入提升语言模型微调性能

在自然语言处理（NLP）的快速发展中，大模型（LLMs）的微调技术一直是研究的热点。最近，一篇名为《NEFTUNE: NOISY EMBEDDINGS IMPROVE INSTRUCTION FINETUNING》的论文提出了一种新颖的方法，通过在训练过程中向嵌入向量添加噪声来提升模型的微调性能。这一发现为LLMs的进一步优化提供了新的思路。传统的LLMs通常在原始网络数据上进行训练，然后针对