这是一个生成功率谱匹配噪声的程序。 这主要是为了让听力学家根据现有的语音语料库（多个语音文件）生成他们自己的语音形状的噪声。 输入可以是任意数量的 wav 文件。 该程序导出所有放在一起的语音文件的傅立叶变换。 然后操纵由此获得的傅立叶变换，使得频谱分量的相位被随机化。 然后使用傅立叶逆变换将得到的修正傅立叶输出转换回时域。 结果是一个语音形状的噪声，其频谱几乎与原始语音语料库的频谱相同。

0qR = (7) 根据幂律谱相位噪声模型 [错误！未找到引用源。,错误！未找到引用源。,错误！未找到引用源。] ，其中 0q 主要用来吸收调相 白噪声和调相闪变噪声，以及模型误差影响。 2 基于哈达玛总方差的噪声参数的确定 85 考虑到铷钟的短期稳定性优于铯钟，GPS Block IIR 卫星上只搭载了 3 台铷钟，Galileo 卫星也将搭载 2 台铷钟和稳定性指标更好的 2 台被动型氢钟，我国自主的导航系统也采用铷 钟，为此，本将主要研究适用于铷钟的 Kalman 滤波方程。根据国外学者的研究，采用哈达 玛总方差分析铷钟的频率稳定性，可以提高平滑时间较长时估值的置信度 [错误！未找到引用源。] 。 基于相位数据的哈达玛总方差可表为 [错误！未找到引用源。,错误！未找到引用源。] 90 [ ]∑ − = +++ −+−− = mN i imimimiy xxxxmN H 3 1 2 232 2 33 )3(6 1 )( τ τσ （7） 式(7)中：平滑因子 m 一般取 ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ − ≤≤ 3 1 int1 N m ，相邻相位数据的时间间隔为τ ， ix 为 钟差数据，N 为钟差数据的个数。 若同时考虑观测噪声中存在的调相白噪声以及状态方程中存在的 3 种调频噪声，则可推 导出如下公式 [错误！未找到引用源。] 。 95 3 32 1 1 2 0 2 120 11 6 1 3 10 )( τττττσ qqqqH y +++= −− （8） 式(8)中： 0q 表示对应于调相白噪声和调相闪变噪声的测量噪声参数。 通过式（5），可得不同采样间隔的哈达玛总方差值，再利用式（6），进行最小二乘平 差，可得 0q 、 1q 、 2q 、 3q 的值。求解出噪声参数后，通过式（5）和式（7）可以求出状态 噪声和测量噪声协方差阵。然后就可以进行基于 Kalman 滤波的钟差参数估计与预报。 100 3 实例分析 为了验证利用 Kalman 滤波进行钟差参数估计与预报的有效性，首先利用 IGS 提供的 2011 年 3 月 6 日-2011 年 4 月 4 日 30 天的，采样间隔为 5min 钟的钟差数据进行卫星钟频率 稳定性分析，选择配备铷钟的 6 号卫星作为研究对象，计算哈达玛总方差。在此基础上计算

针对大量研究聚焦在利用随机共振在强噪声下提取有用的信号信息，但大都是在高斯白噪声下进行的，对Lévy噪声激励下的随机共振的研究却很少，介绍Lévy噪声的产生方法，给出Lévy噪声下双稳态系统的数值求解方法，最后对双稳态系统的输出做功率谱分析。对双稳态系统的输出进行分析，发现在Lévy噪声激励下双稳态系统也会发生随机共振现象，还可以辨识出淹没在Lévy噪声中的信号信息。仿真实例说明，可以利用随机共振实现淹没在 Lévy噪声中的信号检测，并为其奠定了理论基础。

本文提出了一种基于神经网络（NN）的电力需求预测方法，并提出了纯电动汽车电池/超级电容器混合储能系统的电力分配策略。 为了开发有效的预测模型，首先将驾驶循环分组并区分为三种不同的驾驶模式。 对于每种驾驶模式，可以更好地提取出具有更好驾驶特性的特征参数数据，并将其用于训练NN。 预测信息及其误差相结合，随后用于功率分配。 然后，为了应对电池和超级电容器系统的不同动态，使用了一个分频器，并通过粒子群优化算法进一步优化了它的频率，以使包括每种驱动模式的电池退化和系统能量在内的总成本降至最低。 基于这些努力，最终提出了一种实时预测功率管理控制策略。 为了验证其有效性，已经进行了仿真，以与由五个标准驾驶周期组成的速度曲线下的最新控制策略进行比较。 结果表明，通过提出的控制策略可以明显提高性能。

QPSK高斯白噪声信道和瑞利信道的误码率以及解调后的星图.zip

针对传统经验模式分解方法所导致的模态混叠现象，提出通过加噪声辅助分析 的EEMD方法，将白噪声加入信号来补充一些缺失的尺度，在信号分解中具有良好的表现。EEMD仿真系统的实现利用了Matlab 平台，通过GUI 控件实现了系统设计，能直观方便地进行比较分析，验证了EEMD 在抗混叠方面较原有方法的改进。

PowerSGD 适用于分布式优化的实用低秩梯度压缩 摘要：我们研究了梯度压缩方法来缓解数据并行分布优化中的通信瓶颈。 尽管受到了很大的关注，但是当前的压缩方案不能很好地扩展或无法达到目标测试精度。 我们基于功率迭代提出了一种新的低秩梯度压缩器，它可以i）快速压缩梯度，ii）使用全归约有效地压缩压缩梯度，iii）达到与SGD相当的测试性能。 所提出的算法是唯一评估的方法，当以具有优化的通信后端的常规SGD为基准进行测试时，该方法可实现一致的挂钟加速。 我们证明了减少卷积网络以及通用数据集上的LSTM的训练时间。 该存储库包含用于实验的研究代码。 从1.8版开始，PyTorch将该算法的派生实现作为DistributedDataParallel模型的。 如果您打算在生产环境中使用PowerSGD， 分享他们在将PowerSGD扩展到大型系统上的实验。 代码组织 一些指针 是入口点。 实

很好很实用的噪声产生代码，已经调试通过，希望大家踊跃下载啊

本文针对实验数据体的特征和各去噪方法的适用条件,有针对性的选取一维小波变换方法去除地震数据噪声,通过对四种阈值量化方法和六种小波函数进行实验计算和效果分析,得到了合适的小波函数和阈值量化方法。研究结果表明:一维小波变换对地震数据具有一定的去噪效果,可有效抑制噪声,保护和补偿有效信号。

主要介绍了使用Python-OpenCV向图片添加噪声的实现(高斯噪声、椒盐噪声) ，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧