向信号添加高斯噪声，而不是直接生成高斯噪声

Question

我正在使用高斯分布生成噪声，并且遇到了概念障碍。

生成噪声值和将其添加到干净数据之间有区别吗：

def add_noise(data_frame, amplitude):
    noise = np.random.normal(0, scale = amplitude * 0.01, size = len(data_frame))
    return data_frame + noise

或者直接使用您拥有的数据生成噪声：

def add_noise_alt(data_frame, amplitude):
    noise = np.random.normal(data_frame, scale = amplitude * 0.01)
    return noise

返回的图非常相似，但从概念上讲它们似乎是不同的东西。

Answer 1

add_noise

引入随机扰动，同时保留数据的原始平均值。 `add_noise_alt 创建一个噪声数据集，其中每个值都是来自以相应数据点为中心的高斯分布的样本。