通过求解包含色散效应的Fokker-Planck方程，基于ASE噪声的行波解及其概率密度函数，分析了ASE噪声的演化和非线性相移的产生。 非线性效应对ASE噪声有很大影响。 在非零色散位移光纤+色散补偿光纤中传输后，由于非线性效应，ASE噪声增强。 详细地说，与仅具有色散效应的情况相比，ASE的实数部分减少，但图像部分大大增加。 与ASE噪声的图像部分相关的非线性相移会在这种链接中发生。 信号强度对ASE噪声的影响分别引起ASE噪声和非线性相移这两个曲线随时间变化的波动。 此外，它会导致ASE噪声概率密度函数（出现边带）的非高斯分布，并带来超过1 dB的加性BER。
2021-12-11 12:57:45
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自适应切萨罗均值滤波器，用于去除椒盐噪声
引文：
S.Enginoğlu，U。Erkan和S.Memiş，2020年。用于去除椒盐噪声的自适应Cesáro均值滤波器，El-Cezeri科学与工程学报，7（1），304-314。 doi： https ： //doi.org/10.31202/ecjse.646359
抽象的：
在这项研究中，我们提出了一种椒盐噪声（SPN）消除方法，即自适应Cesáro均值滤波器（ACmF），并提供了其一些基本概念。 然后，我们将ACmF应用于噪声密度范围从10％到90％的几个测试图像：15个传统测试图像（狒狒，船，桥，摄影师，Elaine，打火石，山，房屋，湖泊，Lena，客厅，鹦鹉，辣椒，海盗和飞机）和40张测试图像（在TESTIMAGES数据库中提供）。 然后，我们将ACmF与最先进的方法进行比较，例如自适应加权均值滤波器（AWMF），不同应用
2021-12-09 20:40:00
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用于演出的曼彻斯特街区是您已经制作的街区。 该块被配置为以曼彻斯特码的 1bit/s 比特率传输信号。
2021-12-08 21:44:17
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1 引言
相位噪声是频率源和频率控制器件的一个重要指标。频率源相位噪声的测试是时间频率专业计量测试人员经常进行的工作，有大量文章介绍，但是频率控制器件的相位噪声即附加相位噪声的测试却很少有文章提及。本文简单介绍了相位噪声的定义，详细介绍了附加相位噪声的测试过程，给出了实际的测试结果，指出了附加相位噪声测试过程中的一些注意事项，希望对附加相位噪声测试人员有一定的借鉴意义。
2 频率源相位噪声的定义
频率源的输出信号，一般可表示为：
在相位噪声测量中，实际的测试结果量并非上述定义的谱密度，而是信号调制边带功率与总信号功率之比
按照国际上早年推荐的定义和近些年美
2021-12-08 10:51:48
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传统模糊??-均值(FCM) 算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件, 从而导致算法对噪声和孤立点敏感, 对非均衡分布样本的聚类有效性降低. 针对该问题, 提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法, 通过放松归一化条件, 推导出新的隶属度划分公式, 并在聚类过程中不断进行隶属度修正, 从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的. 最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性.
2021-12-07 21:46:00
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在matlab中，存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声。Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数，但是很容易使用相关的函数来实现。
代码：
import numpy as np
import random
import cv2
def sp_noise(image,prob):
'''
添加椒盐噪声
prob:噪声比例
'''
output = np.zeros(image.shape,np.uint8)
thres = 1 - prob
for i in range(image.shape[0]):
for j in range(image
2021-12-07 16:59:44
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