第三方CMA环境类检测(水质、土壤、空气、噪声、污染排放)

所以,若电压表的满度波峰因数大于4.4,那么,用来测量高斯白噪声是足够的,因为,这时电压表只对出现概率小于0.001%的那些高峰值不予计及(被放大器削波),分析指出,由此产生的测量误差为-0.05%。

高精度室内定位技术——UWB

图4显示了伪随机时间调制编码后的脉冲序列的波形和频谱。图中频谱已经接近白噪声频谱,功率也小了许多,这就是伪随机编码产生的效果。适当地选择码组,保证组内各个码字相互正交或接近正交,就可以实现码分多址。伪随机时间调制编码后的脉冲序列基于无线UWB技术的系统采用相关接收技术,关键部件称为相关器(correlator)。

多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

a??是m维高斯白噪声过程VWN(0,Σ)的序列。VMA(q)过程具有以下性质。VMA(q)过程的均值始终为,因为VMA(q)由均值为0的VWN过程组成。我们还可以计算VMA(q)过程的协方差矩阵函数如下。因此,VMA(q)过程无论如何都具有平稳性,协方差矩阵将在滞后q之后截断。与MA过程类似,我们可以使用相关矩阵或AIC来确定q的...

SIGGRAPH 2024 | 从Mip-NeRF和Zip-NeRF到Rip-NeRF

我们还尝试了一种对照组方法,即采用球面白噪声(sphericalwhitenoise)来确定平面,这些平面的多样性稍差。我们发现,均匀分布组的性能明显优于对照组,而三个均匀分布组的性能相似。因此,为了简单和良好的性能,我们选择了正多面体投影,将各向异性3D高斯分布投影到正多面体(即四面体、立方体、十二面体和二十面体)的不平...

用FPGA 产生高斯白噪声序列的一种快速方法

传统的高斯白噪声发生器是在微处理器和DSP软件系统上实现的,其仿真速度比硬件仿真器慢的多。因此,选取FPGA硬件平台设计高斯白噪声发生器可以实现全数字化处理,同时测试费用少、可重复性强、实时性好、速度快,能较好地满足实验需求。本文提出了一种基于FPGA的高斯白噪声序列的快速产生方案。该方案根据均匀分布和...

深度学习中高斯噪声:为什么以及如何使用

高斯噪声也称为白噪声,是一种服从正态分布的随机噪声(www.e993.com)2024年11月23日。在深度学习中,训练时往往会在输入数据中加入高斯噪声,以提高模型的鲁棒性和泛化能力。这称为数据扩充。通过向输入数据添加噪声,模型被迫学习对输入中的微小变化具有鲁棒性的特征,这可以帮助它在新的、看不见的数据上表现更好。高斯噪声也可以在训练过程中...

技术解读:iPhone 7新机爆出“嘶嘶声”缺陷,到底是怎么回事?

“嘶嘶声”是常见的电路噪声,类似于高斯白噪声,理论上存在于任何电子器件,但是数字器件的频率较高,超过了人耳可听的20KHz,所以我们听到的“嘶嘶声”主要还是来源于模拟电路,比如运放和电感更容易产生“嘶嘶声”。需要说明一下,电感产生的“嘶嘶声”的原因更加复杂,还要考虑交变电流的影响,有些设备“嘶嘶声”的来源...

基于FPGA的高斯白噪声发生器设计

现代通讯电子设备的抗干扰测试已经成为必须的测试项目,主要的干扰类型为噪声干扰。在通信信道测试和电子对抗领域里,噪声始终是最基本、最常用的干扰源之一。如何产生稳定和精确的噪声信号已经成为一个重要的研究领域。其中,带限白噪声信号时间相关性小,目前应用最广泛。现有的硬件高斯白噪声发生器通常分为物理噪声发生器和...

学术交流 | 空谱协同多尺度顶点成分分析的高光谱影像端元提取

式中,p为B×1维的像元矢量,B为高光谱影像的波段数;Ε=[e1,e2,…,em]代表B×m的端元矩阵,m为端元数量;α是数学形态学比例因子;z=[z1,z2,…,zm]T代表m×1维的系数向量,该向量表示各个端元在任一像素中所占的成分比例;n为高斯白噪声。