origin怎么给数据加噪声

关于origin怎么给数据加噪声相关资料如下

打开origin

image：输入图像数据，类型应为ndarray，输入后将转换为浮点数。

mode：选择添加噪声的类别。字符串str类型。应为以下几种之一：

mode 噪声类型 备注

gaussian 高斯噪声

localvar 高斯白噪声 在“图像”的每个点处具有指定的局部方差

poisson 泊松分布噪声

salt 盐噪声 随机用1替换像素。属于高灰度噪声

pepper 胡椒噪声 随机用0或-1替换像素，属于低灰度噪声

s&p 椒盐噪声

speckle 使用image + n*image的乘性噪声 n是具有指定均值和方差的均匀噪声

seed ：类型为int。 将在生成噪声之前设置随机种子，以进行有效的伪随机比较。

clip：类型为bool。若为True(default)则在加入‘speckle’, ‘poisson’, 或 ‘gaussian’这三种噪声后进行剪切以保证图像数据点都在[0,1]或[-1.1]之间。若为False，则数据可能超出这个范围。

mean：类型为float。 表示随机分布的均值，用于‘gaussian’和‘speckle’，默认为0。

var： 类型为float。 表示随机分布的方差，（标准差^2）用于’gaussian’和‘speckle’。 默认为0.01。

local_vars：类型为ndarray。表示图像每个像素点处的局部方差，正浮点数矩阵，和图像同型，用于‘localvar’。

amount：类型为float。表示 椒盐噪声像素点替换的比例，在[0,1]之间。用于‘salt’, ‘pepper’,和 ‘salt &pepper’. 默认为0.05

salt_vs_pepper：类型为float。表示盐噪声和胡椒噪声的比例，在[0,1]之间。数字越大代表用1替换越多（more salt）. 默认 为 0.5

输出（返回值）out：类型为ndarray。

加噪声后训练优化的效果取决于噪声的类型和大小，以及训练数据的质量。如果噪声太大，可能会导致模型过拟合，从而降低模型的泛化能力；如果噪声太小，可能会导致模型欠拟合，从而影响模型的准确性。因此，在训练模型时，应该根据训练数据的质量和模型的要求，合理调整噪声的大小，以达到最佳的训练效果。另外，在回答您的问题时，我会尽量使用礼貌的语言，以表示尊重您的身份。

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