數學中的雜訊是什麼

Ⅰ 數字圖像處理中的圖像雜訊有哪些主要類型,主要特點是什麼

1.圖像雜訊按其產生的原因可以分為
外部雜訊，即指系統外部干擾以電磁波或經電源串進系統內部而引起的雜訊。如電氣設備，天體放電現象等引起的雜訊。 內部雜訊：一般又可分為以下四種： （1）由光和電的基本性質所引起的雜訊。如電流的產生是由電子或空穴粒子的集合，定向運動所形成。因這些粒子運動的隨機性而形成的散粒雜訊；導體中自由電子的無規則熱運動所形成的熱雜訊；根據光的粒子性，圖像是由光量子所傳輸，而光量子密度隨時間和空間變化所形成的光量子雜訊等。（2）電器的機械運動產生的雜訊。如各種接頭因抖動引起電流變化所產生的雜訊；磁頭、磁帶等抖動或一起的抖動等。 （3）器材材料本身引起的雜訊。如正片和負片的表面顆粒性和磁帶磁碟表面缺陷所產生的雜訊。隨著材料科學的發展，這些雜訊有望不斷減少，但在目前來講，還是不可避免的。 （4）系統內部設備電路所引起的雜訊。如電源引入的交流雜訊；偏轉系統和箝位電路所引起的雜訊等。
2.圖像雜訊從統計理論觀點可以分為
平穩和非平穩雜訊兩種。在實際應用中，不去追究嚴格的數學定義，這兩種雜訊可以理解為：其統計特性不隨時間變化的雜訊稱其為平穩雜訊。其統計特性隨時間變化而變化的稱其為非平穩雜訊。
3.還可以按雜訊幅度隨時間分布形狀來定義
如其幅度分布是按高斯分布的就稱其為高斯雜訊，而按雷利分布的就稱其為雷利雜訊。
4.也有按雜訊頻譜形狀來命名的
如頻譜均勻分布的雜訊稱為白雜訊；頻譜與頻率成反比的稱為 1/f雜訊；而與頻率平方成正比的稱為三角雜訊等等。5.另外按雜訊和信號之間關系可分為 加性雜訊和乘性雜訊：假定信號為 ,雜訊為 ，如果混合迭加波形是 形式，則稱此類雜訊為加性雜訊；如果迭加波形為形式，則稱其為乘性雜訊。前者如放大器雜訊等。每一個象素的雜訊不管輸入信號大小，雜訊總是分別加到信號上。後者如光量子雜訊，膠片顆粒雜訊等。由於載送每一個象素信息的載體的變化而產生的雜訊受信息本身調制。在某些情況下，如信號變化很小，雜訊也不大。為了分析處理方便，常常將乘性雜訊近似認為是加性雜訊，而且總是假定信號和雜訊是互相統計獨立。
5.此外根據經常影響圖像質量的雜訊源又可分
首先，是記錄在感光片上的圖像會受到感光顆粒雜訊的影響；其次，圖像從光學到電子形式的轉換是一個統計過程（因為每個圖像元素接收到的光子數目是有限的）。最後，處理信號的電子放大器會引入熱雜訊。人們為建立這三類雜訊的模型進行過大量研究。 （1）電子雜訊 在阻性器件中由於電子隨機熱運動而造成的電子雜訊是三種模型中最簡單的。這類雜訊很早就被電路設計人員成功地建模並研究了。一般常用零均值高斯白雜訊作為其模型．它具有一個高斯函數形狀的直方圖分布以及平坦的功率譜。它可用其 RMS值（標准差）來完全表徵。有時，電子器件也會產生一種所謂的1/f 雜訊．這是一種強度與頻率成反比的隨機雜訊。然而，圖像處理問題很少需要對這種 雜訊進行建模。 （2）光電子雜訊 光電子雜訊是由光的統計本質和圖像感測器中光電轉換過程引起的。在弱光照的情況下，其影響更為嚴重，此時常用具有泊松密度分布的隨機變數作為光電雜訊的模型。這種分布的標准差等於該隨機變數均值的平方根。 在光照較強時，泊松分布趨向更易描述的高斯分布；而標准差（RSM幅值）仍等於均值的平方根。這意味著雜訊的幅度是與信號有關的。

Ⅱ 雜訊的定義是什麼

雜訊是人心理上認為是不需要的，使人厭煩的，起干擾作用的聲音。聲音由物體的振動產生。在生產中，由於機器轉動、工件撞擊與摩擦、氣體排放所產生的雜訊，稱為生產性雜訊或工業雜訊。工人在有雜訊源的工作地點從事生產勞動的作業叫做雜訊作業。

分貝是聲壓級單位，用於表示聲音的大小。工業雜訊、交通雜訊和生活雜訊等是雜訊的主要來源。生產性雜訊，是涉及面最廣泛、對工作人員影響最嚴重的雜訊，目前已成為主要污染因素之一。

工業雜訊的分類

（1）電磁性雜訊：由於電機運轉中交變力相互作用而產生的雜訊。如發電機等發出的聲音。

（2）機械性雜訊：由於機械的摩擦、撞擊、固體的振動和轉動而產生的雜訊，如球磨機、紡織機、機床、電鋸、碎石機啟動時所發出的聲音。

（3）空氣動力性雜訊：這是由於空氣振動而產生的雜訊，如空氣壓縮機、通風機、汽笛、噴射器、鍋爐排氣放空等產生的聲音。

Ⅲ 什麼是數據雜訊（資料庫里的名詞）

簡單來說，數據雜訊指在一組數據中無法解釋的數據變動，就是一些不和其他數據相一致的數據。
它的英文定義是這樣的：
statistical
noise
is
a
term
that
refers
to
the
unexplained
variation
or
randomness
that
is
found
within
a
given
data
sample
or
formula.
http://www.wisegeek.com/what-is-statistical-noise.htm

Ⅳ 數學建模中所說的雜訊指什麼

指雜散干擾，或者稱為信號的失真
信號的發生、傳遞過程、接收都可能會產生雜訊的說

Ⅳ 混沌和雜訊（chaos，noise）有什麼區別

混沌和雜訊沒有本質的區別.根據經典物理理論,世界的每一個粒子都遵循牛頓方程,因此,其軌跡是確定的.由於粒子間的力是非線性的,且不是可積的.其軌跡是混沌的.而現實世界的雜訊可以認為由熱運動引起的,而熱運動又是粒子的運動,是混沌的.從這個意義講,它們是一種東西.
但是數學上的雜訊一般是指白雜訊,即這一時刻和下一時刻沒有關聯.而有限自由度的混沌系統的信號時刻和下一時刻是相關聯的,關聯函數與lyapnov指數l的關系為e^(-l*t). 但是有色雜訊也有類似關系. 從這種意義上講白雜訊相當於無窮lyapnov指數的混沌.而具有無窮lyapnov指數的混沌只出現在無窮維動力系統中.
也可這樣區分混沌和雜訊,將信號作延時重構,重構維數不是無窮的是混沌.
考慮量子漲落引起的雜訊,它本質上不是混沌的,但是它與無窮維混沌系統的信號無法區分.

Ⅵ 數學理論里，「去噪」指的是什麼

多指圖像去噪，也有叫濾噪的，多為數學形態學，小波分析中用到這個名詞．
簡單的理解就是
去除或過濾掉雜訊元素或者雜訊數據．

Ⅶ 高斯白雜訊是什麼

所謂高斯白雜訊(White Gaussian Noise)中的高斯是指概率分布是正態函數，而白雜訊是指它的二階矩不相關，一階矩為常數，是指先後信號在時間上的相關性。高斯白雜訊是分析信道加性雜訊的理想模型，通信中的主要雜訊源——熱雜訊就屬於這類雜訊。

在一般的通信系統的工作頻率范圍內熱雜訊的頻譜是均勻分布的，好像白光的頻譜在可見光的頻譜范圍內均勻分布那樣，所以熱雜訊又常稱為白雜訊。由於熱雜訊是由大量自由電子的運動產生的，其統計特性服從高斯分布，故常將熱雜訊稱為高斯白雜訊。

(7)數學中的雜訊是什麼擴展閱讀：

特徵：

高斯白雜訊的功率譜密度服從均勻分布，幅度分布服從高斯分布。高斯白雜訊在任意兩個不同時刻上的隨機變數之間，不僅是互不相關的，而且還是統計獨立的。

分類：

熱雜訊和散粒雜訊是高斯白雜訊。

熱雜訊亦稱白雜訊，是由導體中電子的熱震動引起的，它存在於所有電子器件和傳輸介質中。它是溫度變化的結果，但不受頻率變化的影響。熱雜訊是在所有頻譜中以相同的形態分布，它是不能夠消除的，由此對通信系統性能構成了上限。

散粒雜訊是由形成電流的載流子的分散性造成的，在大多數半導體器件中，它是主要的雜訊來源。在低頻和中頻下，散粒雜訊與頻率無關（白雜訊），高頻時，散粒雜訊譜變得與頻率有關。

Ⅷ 數學上雜訊是什麼意思

① 音高和音強變化混亂、聽起來不諧和的聲音。是由發音體不規則的振動產生的（區別於【樂音】），從物理學的角度來看：雜訊是發聲體做無規則振動時發出的聲音。② 同【雜訊】：在一定環境中不應有而有的聲音。泛指嘈雜、刺耳的聲音。從環境保護的角度看：凡是妨礙到人們正常休息、學習和工作的聲音，以及對人們要聽的聲音產生干擾的聲音，都屬於雜訊。雜訊是一類引起人煩躁、或音量過強而危害人體健康的聲音。雜訊污染主要來源於交通運輸、車輛鳴笛、工業噪音、建築施工、社會噪音如音樂廳、高音喇叭、早市和人的大聲說話等。

Ⅸ 圖像處理中雜訊點是指什麼

• 圖像雜訊是圖像在攝取或傳輸時所受的隨機信號干擾，是圖像中各種妨礙人們對其信息接受的因素。很多時候將圖像雜訊看成是多維隨機過程，因而描述雜訊的方法完全可以借用隨過程的描述，即用其概率分布函數和概率密度分布函數。

• 按概率密度函數（PDF）圖像雜訊的分類 ：

1. 高斯雜訊：在空間域和頻域中，由於高斯雜訊(也稱為正態雜訊)在數學上的易處理性，這種雜訊模型經常被用於實踐中。

2. 瑞利雜訊：瑞利密度對於近似偏移的直方圖十分適用。

3. 伽馬(愛爾蘭)雜訊。

4. 指數分布雜訊 。

5. 均勻分布雜訊。

6. 脈沖雜訊(椒鹽雜訊)：雙極脈沖雜訊也稱為椒鹽雜訊，有時也稱為散粒和尖峰雜訊。

Ⅹ 什麼是RMS雜訊

RMS就是均方根。在數據統計分析中，將所有值平方求和，求其均值，再開平方，就得到均方根值。在物理學中，我們常用均方根值來分析雜訊。同時，它也是定義AC波的有效電壓或電流的一種最普遍的數學方法。

在物理學中，除討論過電流在一個周期上的平均值外，還常考慮電流有效值，周期性非恆定電流的有效值規定為：當在其一個周期內，在負載電阻R上消耗的平均功率等於取固定值的直流電流在R上消耗的功率時，稱這個值為有效值。

均方根值是對信號波形或的平方求平均值，均方根值也稱有效值，它可以指示信號發送功率的能力。不管什麼波形，具有相同均方眼值的信號發送到阻性負載上的功率是相同的。

(10)數學中的雜訊是什麼擴展閱讀

方均根常用來計算一組數據和某個數據的「平均差」。像交流電的電壓、電流數值以及均勻加速直線運動的位移中點平均速度，都是以其實際數值的方均根表示。

例如「220V交流電」表示電壓信號的方均根（又稱為有效值）為220V，此為交流電瞬時值（瞬時值又稱暫態值）的最大值（峰值）。

方均根值並非所有模型均適用， 只有在數值分布呈現正態分布時才適用。如果分布呈現方波、三角波，那就要用其他的公式， 否則失真會很大。

初、高中的數學題目中常常會出現以方均根值計算班級平均成績的題目， 這是預先假設全班成績為正態分布的結果，實際情況不一定完全適用。 如成績分布極為平均或呈現多峰狀（如30分、70分的人數遠超過其他分數的人數）， 方均根值就無法真實表現出該班級的平均成績。