信息处理 - 去噪底函数 - 吾爱随笔录

信息处理离散信号信号分析噪音信号检测去噪

2022-01-29 01:29:58

假设

$y(t) = \lfloor x(t) + \epsilon(t) \rfloor$ ,

在哪里 $\epsilon(t)$ 是零均值，独立噪声。

有什么恢复的技巧吗 $x(t)$ 从 $y(t)$ ?

1个回答

这个问题比单纯的去噪要复杂一些，因为高度非线性的算子会影响原始信号。恢复或恢复会更合适。

floor 函数充当数据量化（可能还有饱和或削波）的一个实例。并且添加噪声也称为抖动，一种减少敏感量化效应（去量化）的方法。这些是您可以一起使用的关键字：恢复、恢复、推理......如果没有关于信号动态、模型和噪声的更多信息，我知道的几个指针（待更新）：

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