我想说下，自己做这个记录的原因。 本科断断续续学习了很多课外的知识技术，但是由于当时知识按需学习，所以没有什么记录，回过头来，别说知识细节，就是很多大的方面的东西我也忘得一干二净。 所以我暂时想了这么一个学习办法，在每次读新的书的时候，尤其是涉及一个新的领域的时候，我可以记录下我学到的东西，以及我哪怕学的不深但是知道有什么知识点。方便后面回顾，也是对自己初次学习专注度的一个加深。 同时本着从小到大发说说输出倒逼输入的原理，我觉得可能能使我第一次学习就多学点东西，理解的深入一些，很多东西我不直接复制的话，就用自己的话表述。 也分享给大家，大家按需索取，一起进步！

我想说下，自己做这个记录的原因。 本科断断续续学习了很多课外的知识技术，但是由于当时知识按需学习，所以没有什么记录，回过头来，别说知识细节，就是很多大的方面的东西我也忘得一干二净。 所以我暂时想了这么一个学习办法，在每次读新的书的时候，尤其是涉及一个新的领域的时候，我可以记录下我学到的东西，以及我哪怕学的不深但是知道有什么知识点。方便后面回顾，也是对自己初次学习专注度的一个加深。 同时本着从小到大发说说输出倒逼输入的原理，我觉得可能能使我第一次学习就多学点东西，理解的深入一些，很多东西我不直接复制的话，就用自己的话表述。 也分享给大家，大家按需索取，一起进步！

从广义上来讲。噪声是指设计中不需要的干扰信号，然而各种各样的通信信号通常是以电波形式传播，因此，接收有用信号的同时，不可避免地混入各种无用信号。即便是采取滤波、屏蔽等方法，还是会有或多或少无用的信号渗入到接收信道中，干扰后续信号处理。在改善外部干扰的同时，还需充分发挥设计人员的主观能动性，即就是从接收机内部降低设备自身干扰，主要是采用低噪声放大器来实现。因此，这里提出一种低噪声放大器的设计方案。

AWR MWO软件进行低噪声放大器设计，这时相当详细的文档

直流电机在测试噪音的过程中常出现频率为300Hz左右的明显的“呜呜”声，即无刷直流电机的换向噪声。本文对该噪声产生的原理进行分析，并从机械振动的角度出发，提出抑制该噪声的方法。

首先对样本数据运用径向基函数的方法进行理想化插值处理,找到输人输出数据之间的函数关系 t=h(x),在考虑高斯噪声干扰的情形下,构造新的能量函数,并使其收敛到稳定态,从而反推出精确插值函数 t=y(x);由似然函数变形构造得到误差平方和函数E**作为误差分析函数,结果表明:E**的最小值点(或极小值点)即为似然函数的最大值点(或极大值点),所采用的噪声数据插值处理使得神经网络的整体误差最小。

该应用笔记检验了影响放大器噪声的关键参数,说明不同放大器设计(双极型、JFET输入或CMOS输入设计)对噪声的影响。本文还阐述了如何选择一款适合低频模拟应用(如数据转换器缓冲、应变仪信号放大和麦克风前置放大器)的低噪声放大器。基于CMOS输入放大器,MAX4475,举例说明多数低频模拟应用中这种新型CMOS放大器的设计优势。

噪声噪声器matlab代码SE 的波束成形器比较 概述 这个 GitHub 存储库提供了不同类型波束形成器的代码，作为单通道语音增强的前置滤波器或 SNR 增强器。 此处提供的示例应用程序用于听力改善研究。 摘要：在本文中，我们比较了固定和自适应波束成形器作为语音增强 (SE) 算法应用的性能。 所提议的信号处理管道可实时用于助听器设备，仅使用智能手机，无需额外硬件作为辅助工具。 所提出的方法包括基于 Wiener 滤波器的单通道 SE 方法以及作为预滤波器的波束成形器，仅使用智能手机的两个内置麦克风。 在这项工作中，考虑和比较了多种波束形成方法，如延迟和总和、最小方差无失真响应 (MVDR) 和广义旁瓣消除器 (GSC) 波束形成器。 通过本文提供的结果，表明波束成形器的使用可以提高现实世界嘈杂条件下语音信号的信噪比 (SNR)。 客观测试措施用于评估通过不同方法实现的增强语音的感知质量和可懂度。 测试结果显示了不同方法的性能比较以及所提出方法在不同 SNR 水平下的效率。 您可以找到此 GitHub 存储库的手稿： 要求 Pixel 1 智能手机和 Android 9(API 28

本代码主要用于对图像加入高斯噪声和椒盐噪声，其中参数可调,程序中给出了2种示例。生成的加噪图像可用于各类滤波算法的测试与比较

产生任意均值和标准偏差的正态分布的随机噪声.