गाऊसी रव: Difference between revisions

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'''गॉसियन ध्वनि''', जिसका नाम [[कार्ल फ्रेडरिक गॉस]] के नाम पर रखा गया है, इस प्रकार [[ संकेत आगे बढ़ाना |संकेत आगे बढ़ाना]] का शब्द है जो प्रकार के ध्वनि (वर्णक्रमीय घटना) को दर्शाता है जिसमें [[सामान्य वितरण]] (जिसे गॉसियन वितरण के रूप में भी जाना जाता है) के समान संभाव्यता घनत्व फलन (पीडीएफ) होता है। <ref name="Barbu" /><ref name="Handbook"/> दूसरे शब्दों में, ध्वनि जो मान ले सकता है वह गाऊसी-वितरित है।


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एक विशेष मामला व्हाइट गॉसियन शोर है, जिसमें किसी भी समय जोड़ी पर मान [[iid]] और [[सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र]] (और इसलिए असंबंधित) होते हैं। संचार चैनल परीक्षण और मॉडलिंग में, गॉसियन शोर का उपयोग [[योगात्मक सफेद गाऊसी शोर]] उत्पन्न करने के लिए एडिटिव [[श्वेत रव]] के रूप में किया जाता है।
एक विशेष स्थिति व्हाइट गॉसियन ध्वनि है, जिसमें किसी भी समय जोड़ी पर मान [[iid|आईआईडी]] और [[सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र]] और इसलिए असंबंधित होते हैं। संचार चैनल परीक्षण और मॉडलिंग में, गॉसियन ध्वनि का उपयोग [[योगात्मक सफेद गाऊसी शोर|योगात्मक व्हाइट गाऊसी ध्वनि]] उत्पन्न करने के लिए एडिटिव [[श्वेत रव]] के रूप में किया जाता है।


[[दूरसंचार]] और [[ कम्प्यूटर नेट्वर्किंग |कम्प्यूटर नेट्वर्किंग]] में, संचार चैनल कई प्राकृतिक स्रोतों से आने वाले [[वाइडबैंड]] गॉसियन शोर से प्रभावित हो सकते हैं, जैसे कंडक्टरों में परमाणुओं के थर्मल कंपन (थर्मल शोर या जॉनसन-नाइक्विस्ट शोर के रूप में जाना जाता है), शॉट शोर, ब्लैक-बॉडी विकिरण पृथ्वी और अन्य गर्म वस्तुओं से, और सूर्य जैसे आकाशीय स्रोतों से।
[[दूरसंचार]] और [[ कम्प्यूटर नेट्वर्किंग |कम्प्यूटर नेट्वर्किंग]] में, संचार चैनल कई प्राकृतिक स्रोतों से आने वाले [[वाइडबैंड]] गॉसियन ध्वनि से प्रभावित हो सकते हैं, जैसे संवाहक में परमाणुओं के थर्मल कंपन (थर्मल ध्वनि या जॉनसन-नाइक्विस्ट ध्वनि के रूप में जाना जाता है), शॉट ध्वनि, ब्लैक-बॉडी विकिरण पृथ्वी और अन्य गर्म वस्तुओं से, और सूर्य जैसे आकाशीय स्रोतों से उपयोग की जाती है।


== [[डिजिटल छवि]]यों में गाऊसी शोर ==
== [[डिजिटल छवि]] में गाऊसी ध्वनि                                                                                                                                                                                                                    ==


डिजिटल छवियों में गॉसियन शोर के प्रमुख स्रोत अधिग्रहण के दौरान उत्पन्न होते हैं जैसे खराब रोशनी और/या उच्च तापमान और/या ट्रांसमिशन के कारण होने वाला [[सेंसर शोर]][[सर्किट शोर स्तर]].<ref name="Basel" />डिजिटल छवि प्रसंस्करण में गॉसियन शोर को स्थानिक फिल्टर का उपयोग करके कम किया जा सकता है, हालांकि छवि को सुचारू करते समय, अवांछनीय परिणाम के परिणामस्वरूप ठीक-ठाक छवि किनारों और विवरणों का धुंधलापन हो सकता है क्योंकि वे अवरुद्ध उच्च आवृत्तियों के अनुरूप भी होते हैं। [[शोर में कमी]] के लिए पारंपरिक [[स्थानिक फ़िल्टर]]िंग तकनीकों में शामिल हैं: माध्य ([[कनवल्शन]]) फ़िल्टरिंग, माध्यिका फ़िल्टरिंग और [[गाऊसी स्मूथिंग]]<ref name="Barbu" /><ref name="HIPR2" />
डिजिटल छवि में गॉसियन ध्वनि के प्रमुख स्रोत अधिग्रहण के समय उत्पन्न होते हैं जैसे खराब प्रकाश और/या उच्च तापमान और/या ट्रांसमिशन के कारण होने वाला [[सेंसर शोर|सेंसर ध्वनि]] या  [[सर्किट शोर स्तर|परिपथ ध्वनि स्तर]].<ref name="Basel" /> डिजिटल छवि प्रसंस्करण में गॉसियन ध्वनि को स्थानिक फिल्टर का उपयोग करके कम किया जा सकता है, चूँकि छवि को सुचारू करते समय, अवांछनीय परिणाम के परिणामस्वरूप ठीक-ठाक छवि किनारों और विवरणों का धुंधलापन हो सकता है क्योंकि वे अवरुद्ध उच्च आवृत्तियों के अनुरूप भी होते हैं। [[शोर में कमी|ध्वनि में कमी]] के लिए पारंपरिक [[स्थानिक फ़िल्टर]] तकनीकों में सम्मिलित हैं: इस प्रकार माध्य ([[कनवल्शन]]) फ़िल्टरिंग, माध्यिका फ़िल्टरिंग और [[गाऊसी स्मूथिंग]] का उपयोग किया जाता है।<ref name="Barbu" /><ref name="HIPR2" />




== यह भी देखें ==
== यह भी देखें                                                                                                                                                                                                                                                             ==


* [[गाऊसी प्रक्रिया]]
* [[गाऊसी प्रक्रिया]]

Revision as of 09:17, 18 July 2023

बिना ध्वनि के
बिना ध्वनि के
गाऊसी ध्वनि के साथ
गाऊसी ध्वनि के साथ

गॉसियन ध्वनि, जिसका नाम कार्ल फ्रेडरिक गॉस के नाम पर रखा गया है, इस प्रकार संकेत आगे बढ़ाना का शब्द है जो प्रकार के ध्वनि (वर्णक्रमीय घटना) को दर्शाता है जिसमें सामान्य वितरण (जिसे गॉसियन वितरण के रूप में भी जाना जाता है) के समान संभाव्यता घनत्व फलन (पीडीएफ) होता है। [1][2] दूसरे शब्दों में, ध्वनि जो मान ले सकता है वह गाऊसी-वितरित है।

संभाव्यता घनत्व फलन गाऊसी यादृच्छिक चर का द्वारा दिया गया है:

जहाँ ग्रे स्तर का प्रतिनिधित्व करता है, माध्य ग्रे मान और इसका मानक विचलन है.[3]

एक विशेष स्थिति व्हाइट गॉसियन ध्वनि है, जिसमें किसी भी समय जोड़ी पर मान आईआईडी और सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र और इसलिए असंबंधित होते हैं। संचार चैनल परीक्षण और मॉडलिंग में, गॉसियन ध्वनि का उपयोग योगात्मक व्हाइट गाऊसी ध्वनि उत्पन्न करने के लिए एडिटिव श्वेत रव के रूप में किया जाता है।

दूरसंचार और कम्प्यूटर नेट्वर्किंग में, संचार चैनल कई प्राकृतिक स्रोतों से आने वाले वाइडबैंड गॉसियन ध्वनि से प्रभावित हो सकते हैं, जैसे संवाहक में परमाणुओं के थर्मल कंपन (थर्मल ध्वनि या जॉनसन-नाइक्विस्ट ध्वनि के रूप में जाना जाता है), शॉट ध्वनि, ब्लैक-बॉडी विकिरण पृथ्वी और अन्य गर्म वस्तुओं से, और सूर्य जैसे आकाशीय स्रोतों से उपयोग की जाती है।

डिजिटल छवि में गाऊसी ध्वनि

डिजिटल छवि में गॉसियन ध्वनि के प्रमुख स्रोत अधिग्रहण के समय उत्पन्न होते हैं जैसे खराब प्रकाश और/या उच्च तापमान और/या ट्रांसमिशन के कारण होने वाला सेंसर ध्वनि या परिपथ ध्वनि स्तर.[3] डिजिटल छवि प्रसंस्करण में गॉसियन ध्वनि को स्थानिक फिल्टर का उपयोग करके कम किया जा सकता है, चूँकि छवि को सुचारू करते समय, अवांछनीय परिणाम के परिणामस्वरूप ठीक-ठाक छवि किनारों और विवरणों का धुंधलापन हो सकता है क्योंकि वे अवरुद्ध उच्च आवृत्तियों के अनुरूप भी होते हैं। ध्वनि में कमी के लिए पारंपरिक स्थानिक फ़िल्टर तकनीकों में सम्मिलित हैं: इस प्रकार माध्य (कनवल्शन) फ़िल्टरिंग, माध्यिका फ़िल्टरिंग और गाऊसी स्मूथिंग का उपयोग किया जाता है।[1][4]


यह भी देखें

संदर्भ

  1. 1.0 1.1 Tudor Barbu (2013). "Variational Image Denoising Approach with Diffusion Porous Media Flow". Abstract and Applied Analysis. 2013: 8. doi:10.1155/2013/856876.
  2. Barry Truax, ed. (1999). "Handbook for Acoustic Ecology" (Second ed.). Cambridge Street Publishing. Archived from the original on 2017-10-10. Retrieved 2012-08-05.
  3. 3.0 3.1 Philippe Cattin (2012-04-24). "Image Restoration: Introduction to Signal and Image Processing". MIAC, University of Basel. Retrieved 11 October 2013.
  4. Robert Fisher; Simon Perkins; Ashley Walker; Erik Wolfart. "Image Synthesis — Noise Generation". Retrieved 11 October 2013.