Mengeluarkan bunyi Gaussian dari isyarat untuk mendapatkan nilai minimum

1. Mengapa kita memerlukan bunyi Gaussian?
2. Apakah bunyi Gaussian dalam pemprosesan isyarat?
3. Bolehkah bunyi Gaussian menjadi negatif?

Mengapa kita memerlukan bunyi Gaussian?

Kelebihan pertama bunyi Gaussian adalah bahawa pengedaran itu sendiri berkelakuan baik. Ia dipanggil taburan biasa dengan alasan: ia mempunyai sifat yang mudah, dan sangat digunakan secara meluas dalam sains semula jadi dan sosial. Orang sering menggunakannya untuk memodelkan pembolehubah rawak yang pengedaran sebenarnya tidak diketahui.

Apakah bunyi Gaussian dalam pemprosesan isyarat?

Kebisingan Gaussian, yang dinamakan sempena Carl Friedrich Gauss, adalah istilah dari teori pemprosesan isyarat yang menandakan sejenis bunyi isyarat yang mempunyai fungsi ketumpatan kebarangkalian (PDF) sama dengan taburan normal (yang juga dikenali sebagai pengedaran Gaussian).

Bolehkah bunyi Gaussian menjadi negatif?

[Gaussian] Pengagihan kebarangkalian sampel bunyi adalah Gaussian dengan maksud sifar, i.e., Dalam domain masa, sampel dapat memperoleh nilai positif dan negatif dan di samping itu, nilai yang hampir dengan sifar mempunyai kemungkinan kejadian yang lebih tinggi sementara nilai -nilai yang jauh dari sifar kurang berkemungkinan muncul.