Что это за шум?

Какой шум создает numpy.random.random((NX,NY))? Белый шум? Если это имеет значение, я иногда вместо этого создаю трехмерный или одномерный шум (аргумент (NX,NY,NZ) или (N,)).


python numpy random noise
person tsbertalan    schedule 09.07.2012    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
7
arrow_downward 

>>> help(numpy.random.random)
Help on built-in function random_sample:

random_sample(...)
    random_sample(size=None)

    Return random floats in the half-open interval [0.0, 1.0).

    Results are from the "continuous uniform" distribution over the
    stated interval.  To sample :math:`Unif[a, b), b > a` multiply
    the output of `random_sample` by `(b-a)` and add `a`::

      (b - a) * random_sample() + a
    ...

Как говорится в справке, numpy.random.random() обеспечивает "непрерывное равномерное" распределение.

Для распределения "гауссовский/белый шум" используйте numpy.random.normal().

person monkut    schedule 09.07.2012
comment
Спасибо; Я мог бы попробовать их позже, чтобы посмотреть, облегчит ли это интерпретацию результатов моих тестов. А пока мне просто нужно было знать, как это назвать, чтобы полуразумно описать это в статье. - person tsbertalan; 10.07.2012

arrow_upward
1
arrow_downward

Белый шум имеет среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. Поскольку

std(numpy.random.random(1000000)) ≈ 0.2889

и

mean(numpy.random.random(1000000)) ≈ 0.5

numpy.random.random() не создает белый шум; по определению. Но нет ничего, что могло бы создать белый шум, поскольку это теоретическая конструкция.

person MaxPowers    schedule 09.07.2012
comment
Определение белого шума состоит в том, что он имеет плоский спектр мощности. Предельное распределение образцов не имеет значения. en.wikipedia.org/wiki/White_noise - person Robert Kern; 09.07.2012
comment
Согласно комментарию @RobertKern, в смысле DSP white просто означает, что все выборки не коррелированы друг с другом, или функция автокорреляции является дельта-функцией, или спектр мощности плоский (все которые эквивалентны). - person Henry Gomersall; 09.07.2012
comment
Я думаю, что плоский спектр мощности (если я правильно понимаю, что это значит) был бы именно тем, что мне нужно - в этом тесте я смотрю на скорость спектральной сходимости сглаживателя Гаусса-Зейделя, и непрерывное равномерное распределение падает. на высоких и низких частотах. У меня осталась только неделя, чтобы поработать над этим, и другие вещи имеют приоритет, но я мог бы попытаться создать более качественный шум позже на этой неделе. Спасибо. - person tsbertalan; 10.07.2012