Зашумленные данные
Требуется генерировать зашумленные данные. Какие статистические методы зашумления существуют? Мне только известно о гауссовском шуме, но он подаётся определенному закону распределения.
Источник: Stack Overflow на русском
Ответы
Из известных мне генераторов шумов могу выделить Uniform Noise, Shot noise и Exponential noise Примеры реализации на питоне:
Uniform
import numpy as np
def add_uniform_noise(data, amplitude=0.1):
noise = np.random.uniform(low=-amplitude, high=amplitude, size=data.shape)
noisy_data = data + noise
return noisy_data
Poisson
import numpy as np
def add_poisson_noise(data, scale=1):
noisy_data = np.random.poisson(data * scale) / scale
return noisy_data
Exponential
import numpy as np
def add_exponential_noise(data, scale=1):
noisy_data = data + np.random.exponential(scale, size=data.shape)
return noisy_data