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- Pourquoi avons-nous besoin de bruit gaussien?
- Qu'est-ce que le bruit gaussien dans le traitement du signal?
- Le bruit gaussien peut-il être négatif?
Pourquoi avons-nous besoin de bruit gaussien?
Un premier avantage du bruit gaussien est que la distribution elle-même se comporte bien. Cela s'appelle la distribution normale pour une raison: il a des propriétés pratiques et est très largement utilisée en sciences naturelles et sociales. Les gens l'utilisent souvent pour modéliser des variables aléatoires dont la distribution réelle est inconnue.
Qu'est-ce que le bruit gaussien dans le traitement du signal?
Le bruit gaussien, du nom de Carl Friedrich Gauss, est un terme de la théorie du traitement du signal désignant une sorte de bruit de signal qui a une fonction de densité de probabilité (PDF) égale à celle de la distribution normale (qui est également connue sous le nom de distribution gaussienne).
Le bruit gaussien peut-il être négatif?
[Gaussien] La distribution de probabilité des échantillons de bruit est gaussienne avec une moyenne nulle, je.e., Dans le domaine temporel, les échantillons peuvent acquérir des valeurs à la fois positives et négatives et en outre, les valeurs proches de zéro ont un risque de survenance plus élevé tandis que les valeurs éloignées de zéro sont moins susceptibles d'apparaître.
