ガウス雑音造句
例句与造句
- また，加法ノイズｕ［ｋ］は時間および空間に関して平均０，ＳＮ比２５［ｄＢ］のガウス雑音とした。
叠加噪音ｕ［ｋ］关于时间及空间设定了平均０，ＳＮ比２５［ｄＢ］的高斯噪音。 - 原画像には，前もって雑音（平均０、標準偏差ｓ＝１．０および３．０のガウス雑音）を加えておく。
在原影像中，加入了前噪声（平均０、标准偏差ｓ＝１．０及３．０的高斯（Ｇａｕｓｓ）噪声）。 - 本節ではＣＧＭＲＦモデルを用いた画像修復の枠組みについて，劣化過程をガウス雑音に仮定した場合において説明する．
本节旨在在假定劣化过程为高斯噪音的情形下对使用了ＣＧＭＲＦ模型的画像修复的结构进行说明。 - 最後に，それぞれの事例の数値アイテムの値に対して，５％のガウス雑音を加えることによって，部分空間クラスタを形成する事例ｔの分布にいくらかばらつきを与える．
最后，对于各个事例的数值项目，通过添加５％的高斯噪音，使形成部分空间组群的事例ｔ的分布出现些许分散。 - ＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠システム雑音ｗ［ｋ］，観測雑音ｎ［ｋ］はそれぞれ平均０で既知の共分散行列＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠を持つ白色ガウス雑音とする。
＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠系统杂音ｗ［ｋ］，观测杂音ｎ［ｋ］分别为平均等于０，具有已知协方差矩阵＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠的白色高斯杂音。 - 用ガウス雑音造句挺难的，这是一个万能造句的方法
- 直径が各Ｒｐの１０％の部分空間クラスタとバックグラウンドノイズを生成するために，±５％の振幅をもつガウス雑音を導入することによって，各トランザクションの数値アイテムの値にばらつきを与えた．
为了生成直径为各个Ｒｐ的１０％的子空间聚类和后台干扰，通过导入有±５％振幅的ｎｕｍ杂音，对各个事务的数值项目的值进行零散． - 本研究では，ガウス雑音が加わった劣化画像に対して，マルチウェーブレット領域において，各レベル及び同一レベル内における水平，垂直，対角方向成分ごとに異なるしきい値を用いてしきい値縮退方法を提案する。
本研究中针对加了高斯噪音的劣化画像，在多子波领域，运用各水平以及同一水平的水平，垂直，对角方向各成分的不同阈值提案阈值缩退方法。 - （４），（６）式で与えられるダイナミックシステムは線形であり，かつ観測雑音および遷移雑音はそれぞれ白色ガウス雑音であることから，気柱長Ｌおよび観測雑音分散Ｖの２つの未知パラメータをまとめたベクトルθ＝（Ｌ，Ｖ）を定義すれば，θに一旦値を与えることによりカルマンフィルタが適用できる。
（４），（６）式给出的动态系统是线性系统，并且观测噪声和传递噪声分别是白色高斯噪声，因此只要定义总结气柱长Ｌ和观测噪声分散Ｖ的２个未知参数的向量θ＝（Ｌ，Ｖ），对θ赋值，就能够使用卡尔曼滤波器。 - 本節では図１に与えた２５６階調（ｑ＝２５６）の標準画像を原画像＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠として式（１）に従う平均０，分散＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠のガウス雑音により劣化された劣化画像＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿２＠に対してＣＧＭＲＦモデルにおいて本論文で提案したＣＶＭと従来法であるＭＦＡを用いて数値実験を行う．
本节中以图１所给的２５６色调（ｑ＝２５６）的标准图像作为原图像＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠，按照公式（１）对于由平均０，分散＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠的高斯噪音劣化的劣化图像＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿２＠，在ＣＧＭＲＦ模型中使用本论文提出的ＣＶＭ和现有的ＭＦＡ进行数值实验。
