gaussian_noise_gaussian_filtering 📉

噪声和滤波一直是信号处理中的重要话题。“高斯噪声与高斯滤波”是一个很有趣的研究方向。高斯噪声是一种常见的随机噪声，它的概率密度函数呈高斯分布。它并不是严格意义上的高频或低频噪声，而是同时存在于所有频率范围内。但因其在高频部分更为显著，所以常被认为与高频信号有关。🎯

高斯滤波则是一种基于高斯函数的平滑滤波方法，主要用于减少图像中的高斯噪声。它通过加权平均邻域像素值来实现平滑效果，权重由高斯函数决定。这种滤波方式能够很好地保护图像边缘信息，同时有效去除噪声。💡

SuPhoebe的博客中详细探讨了高斯噪声的特性及其对信号的影响，并分享了如何使用高斯滤波器进行有效的噪声抑制。无论是初学者还是专业人士，都能从中受益。📚💻

signal_processing noise_reduction image_smoothing