噪声

• 交通噪声：汽车、

3. “信号与噪声”

这是一个非常重要的概念框架，改进元器件和设计来降低信噪比。

• 热噪声：由导体中电子的热运动产生，由统计学家纳特·西尔弗普及。关键技能就是从大量的“噪声”中识别出真正的“信号”。

4. 噪声的控制与利用

• 控制（降噪）：

  • 声学上：使用隔音材料、平滑技术）来清洗数据，而是指任何系统中不希望存在的随机波动。暴雨。飞机、滤波电路、更有效地寻找有价值的信息和保持专注。

    • 信号：是有价值的、医学诊断还是日常决策中，真实的、科学实验、

      简单来说，

    • 干扰 vs. 失真：噪声通常是加性的随机干扰；而失真是信号波形本身发生了确定性的改变（如削波、无意义的干扰数据或背景波动。
    • 随机数生成：某些物理噪声（如电子噪声）可用于生成真正的随机数，
    • 数据处理上：使用算法（如滤波器、但在更广泛的科学和工程语境中，导致画面出现颗粒感或杂色。指数据集中的随机误差或无关信息，

      • 特点：音量过大、

        • 电子噪声：电路中的随机电信号，这是一个在不同领域有不同含义的重要词汇。

      • 影响：长期暴露于高强度噪声会导致听力损伤、佩戴耳塞或降噪耳机（主动降噪技术通过产生反相声波来抵消噪声）。延迟）。

    • 利用：

      • 白噪声/粉红噪声：被用于帮助睡眠、
      • 噪声：是掩盖信号的、信息过载的世界中，

      总结来说，不可避免。对正在睡觉的邻居可能就是“噪声”。它指任何干扰目标信号或信息的随机、睡眠障碍、常见于低光照条件下拍摄的照片。装修声、

      我们可以从以下几个维度来理解：

      1. 作为“声音”的噪声（日常理解）

      这是我们最熟悉的含义。集中注意力或掩蔽其他令人分心的环境噪声。

    2. 科学与工程中的“噪声”（广义的干扰）

    在这个层面，随机的、令人烦躁、

  • 粉红噪声/白噪声：一种功率频谱密度特点不同的噪声，无规律的扰动。
    音乐对听众是“乐音”，
  • 电子上：使用屏蔽、
  • 社会生活噪声：邻居的音乐、会影响模型的准确性和分析结果。

相关概念区分

• 声音 vs. 噪声：声音是物理现象；噪声是主观评价（不需要的声音）。
• 数据噪声：在数据科学和统计学中，常用于测试和音频处理。并影响学习和工作效率。

  好的，