高斯噪聲與白高斯噪聲有何不同？ 在我閱讀高斯噪聲時，PDF具有正態分布。 白高斯噪聲也有嗎？

如何使用Python手動(沒有內置函數)為圖像生成每種噪聲？ 我需要考慮哪些參數？

讓我們從頭開始研究短語"白色高斯噪聲"。

噪音-僅說明使用情況。與它的屬性無關。

高斯-值來自高斯(正態)分布(提取)。

白色-值不相關。也就是說，您無法從一個樣本中推斷出另一個樣本中的任何數據(因為在高斯分布中沒有相關性->獨立性)。還告訴我們自相關函數的功率譜是平坦的(或者自相關本身就是增量函數)。

現在，關于如何生成它們。

基本上，大多數隨機數生成器都會生成統一數據，然后對其進行某種轉換以生成任何其他想要的分布(有關如何實現的一些信息，請參閱https://en.wikipedia.org/wiki/Probability_density_function#Dependent_variables_and_change_of_variables)。

要創建非白色數據，您需要在樣本之間創建一些線性連接。

即，僅混合幾個具有線性權重的樣本。

通常通過對數據應用某種過濾器來完成此操作。

if each sample has a normal distribution with zero mean, the signal is

said to be Gaussian white noise.

Wikipedia

白噪聲=具有恒定功率譜密度的噪聲。該術語來自光，如果存在所有波長的光，則產生的光為白色。

高斯噪聲=服從正態分布的噪聲

要獲得高質量的隨機性是相當困難的，但是出于簡單的目的，請看一下隨機的，尤其是random.gauss(mu，sigma)

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總結

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