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1)  Gaussian white noise
高斯白噪声
1.
Accuracy analysis of frequency estimated by applying time-shifting correcting method of phase difference in presence of Gaussian white noise;
高斯白噪声背景下时移相位差校正法的频率估计精度分析
2.
Impact of Gaussian white noise on a two-dimensional neural map;
高斯白噪声对神经元二维映射模型动力学的影响
3.
driven by Gaussian white noise is investigat-ed.
研究在高斯白噪声作用下的一类化学反应:得到了该系统随机动力学方程的精确含时解,推导了系统组分x(t)和y(t)的一阶矩和二阶矩,讨论了系统的统计性质。
2)  white Gaussian noise
高斯白噪声
1.
This paper introduced a new method for producing white Gaussian noise using an m sequence through a lowpass filter.
提出了一种新的产生高斯白噪声的方法,此方法是用一个m序列通过低通滤波器后实现的,与传统方法相比,实现相对简单。
2.
When the signal is interfered with white gaussian noise,the external information of the observed can be expressed by the plenitude statistic,and output signal can also be checked.
运用充分统计量法所述理论,可将观测空间由无限压缩至有限,当信号受到高斯白噪声的干扰时可用充分统计量表示被观测量的全部信息并检测出确知信号。
3.
Comparing with traditional denoising method into different White Gaussian noise images,the results show that the HMT method is better in denoising and enhancing signaltonoise ratio and the HM.
对不同程度污染的高斯白噪声图像的去噪效果与传统方法进行比较;结果表明,基于小波变换的HMT方法有更好的去噪效果,所建立的HMT模型更能体现图像的特征。
3)  Gauss white noise
高斯白噪声
1.
Two methods,traditional Fourier analysis and wavelet packet transform,are presented for the characteristics of periodical narrow band interference and Gauss white noise in partial discharge to eliminate the two kinds of interferences.
通过对周期性窄带干扰和高斯白噪声两种典型局部放电干扰信号的特性分析,分别采用传统傅立叶分析法和小波包变换法进行降噪处理。
2.
This article mainly explains that in linear modulation system, by using the orthogonality(Nc and Ns) of the superposition Gauss white noise of the channel, and through one of them(Ns) phase shift can form the linear correlation that make the noise remove the noise itself .
本文主要是在线性解调系统中,利用信道中加性高斯白噪声正交分量(nc与ns)两者正交性与其中之一(ns)经相移之后形成线性相关性使噪声本身消除噪声,以达到提高信噪比的目的,从而提高抗噪声性能。
3.
The analysis shows that the most important factor that affects the simulation precision is the generation precision of Gauss white noise sequence.
为提高大气紊流数字模拟的精度,分析Dryden紊流模型的数字仿真技术,发现仿真中采用的高斯白噪声序列的生成精度是影响大气紊流模拟精度的重要因素。
4)  AWGN
高斯白噪声
1.
It explores the effect of different channels of noise sources,including FEXT,NEXT,HDSL,T1,ISDN,AWGN,to get the relationship between ADSL transmit capacity and length of line.
仿真中参考了6种典型的CSA环路作为分析的依据,讨论了近端串音(NEXT)、远端串音(FEXT)以及高斯白噪声对传输线路的影响,并将ADSL线路和HDSL、T1以及ISDN线路近端串音作了比较,最后得到ADSL信道的传送容量与线路长度的关系曲线。
2.
This article first introduces the packet binary convolutional coding modulation in WLAN, then analyses its performances in the conditions of AWGN and multi-path interference, and its performances of co-existence.
首先介绍了无线局域网中的PBCC调制、解调技术;然后对它在高斯白噪声条件下的性能、抗多径干扰的能力以及PBCC与其它无线系统的共存性能(共信道性能)进行了分析。
3.
To test the decoder, we take a BMP file as the data source, and simulate an AWGN channel in software.
在对 Viterbi译码器测试时取一幅图像文件作为数据源 ,并用软件方法模拟高斯白噪声信道 。
5)  White Gauss noise
白高斯噪声
6)  additive white Gaussian noise
加性白高斯噪声
1.
An improved fractal image denoising algorithm for removing additive white Gaussian noise(AWGN) was presented by adopting quadratic gray-level function.
提出了一种针对加性白高斯噪声(AWGN)的改进分形图像去噪方法。
2.
Investigations on principle of Monte Carlo simulation was made when considering characteri-(stics) of AWGN(additive white Gaussian noise) channel and the affects of three suitable parameters: error number,confidence probability and max relative error of simulation result.
研究了蒙特卡罗仿真原理和仿真结果置信度;结合AWGN(加性白高斯噪声)信道特点,甄选出3个合适的参量,即误码个数、置信概率和仿真结果最大相对误差;提出了AWGN信道下仿真数据量选取的一般性结论,即误码个数正比于置信区间上分位点的平方、反比于最大相对误差的平方。
补充资料:白噪声


白噪声
white noise

  白噪声[咖te俪se;6e几u曲川yM] 有常值谱密度(sPeet阁de招ity)的广义平稳随机过程(stationa理stochasticP联ess)X(t).白噪声的广义相关函数形如刀(r)二。’占(t),其中叮’是正常数而占(t)是吞函数.白噪声过程被广泛应用于描述有很小相关周期的随机扰动(例如“热噪声”—导体中由电子的热运动产生的电流强度的脉动).在白噪声的谱分解 x(。)一丁。!、!d:(、)中,其“基本振动”e“‘d:(又)在所有频率又处都有同样的平均强度;更确切些说,它们的平均平方振幅是 Eld:(洲2一兰以一二<伙二. 2兀这个谱分解意味着,对每一平方可积函数甲(t), 一J,(:)X(。)d:一丁石(、)d·(、),其中石(劝是毋(t)的R脚让r变换(Fourie:tr二-form);广义过程X二(x,毋>对函数职(t)的更明显的依赖性可以由一个与d以劝同类型的对应随机测度d叮(t)来描述(d叮(t)是随机测度dz(又)的Fou-rier变换),即 ‘X,,,一了,(。)d。(亡)· G泣仍s白噪声(Gauss恤认七ite noise)X(t)作为肠旧翎.运动(Bro~订幻石。n)叮(t)的广义导数(X(t)=叮‘(t)),是构造“受控”于一随机微分方程的随机扩散过程(diffusionp联ess)y(t)的基础: Y,(t)=a(t,Y(t))+。(t,Y(t))粉‘(t)·这方程常常写成微分形式: dy(t)=a(r,Y(r))dr+。(r,Y(t))d叮(t). 涉及白噪声应用的另一类重要模型是描述有平稳随机扰动X(t)作用于其上的稳定振动系统行为的随机过程Y(t),这时,Y(s)(st).这种系统的一个很简单的例子是 _了d、,,、 PI‘竺一】Y(t飞=X(t)、 一\dt/一‘一’其中尸(:)是全部根都在左半平面的多项式;在阻尼掉“瞬时过程’之后,过程Y(t)即由下式给出: y“,一f击“·‘、,·实际应用中,在所谓散粒效应(shot effect)过程的描述中,如下形式的白噪声 x(。)二艺占(。一;*) k起着重要的作用(k在一的与的之间变动,而…,:一:,;〔,,:t,…构成一Poisson过程);更确切地说,X(t)是Poisson过程粉(t)的广义导数.散弹效应过程本身有如下形式: Y(:)一了。(。,:)x(、)、:一J。(。,:)、。(、) =艺c(:,Tk) k其中c(t,、)是满足条件 丁!。(:,:)}2、:、二的权函数;此外,广义过程X=的均值是 a‘,,一a丁,(「)d‘,其中a是Poisson律的参数(见上),而该过程的谱表示 X(:)一a+丁。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条