脉冲噪声，新买的电脑主机接音响会出现脉冲杂音是什么原因
来源：整理 编辑：智能门户 2023-10-06 21:40:30
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1，新买的电脑主机接音响会出现脉冲杂音是什么原因
如果音响数据插头不接电脑，也有脉冲杂音，那就是音响本身的问题，如果不接没杂音，接了有，是声卡的问题。另外将音频输出静音，看有没有，从这几个方面找原因并解决。插头没有接地线。音响最好要有良好的接地线。电脑也是同样，要有接地线，即电源最好的三个插孔的。用手接触可以将静电导出，因此，音箱就会没了声响
2，脉冲噪声的特点
脉冲噪声是指持续时间短促的噪声。枪炮等武器发射、爆炸和工业中的气锤、冲床等发出的声音都属于脉冲声。有时把峰值压强超过177dB SPL、持续时间较长的脉冲信号称作冲击波或压力波。脉冲噪声的主要特点是突发的脉冲幅度大，但是， 单个突发脉冲持续期短且相邻突发脉冲间隔较长。从 频谱上看，脉冲噪声通常具有较宽的频谱，一般从甚低频一直延续到高频，但频率越高，能量越小。
3，脉冲和高频噪声
脉冲噪声（impulsive noise）是非连续的，由持续时间短和幅度大的不规则脉冲或噪声尖峰组成。产生脉冲噪声的原因多种多样，其中包括电磁干扰以及通信系统的故障和缺陷，也可能在通信系统的电气开关和继电器改变状态时产生。脉冲噪声对模拟数据一般仅是小麻烦。但在数字式数据通信中，脉冲噪声是出错的主要原因。脉冲噪声，它的持续时间小于1秒、噪声强度峰值比其均方根值大于10dB，而重复频率又小于10Hz的间断性噪声。脉冲噪声：突然爆发又很快消失，持续时间≤0.5s，间隔时间>1s，声压有效值变化≥40dB（A）的噪声。
4，高斯噪声 和高斯脉冲噪声有什么区别
所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。所谓高斯脉冲噪声是指它的概率密度函数服从梯形分布（即梯形分布）的一类噪声。白噪声，就是说频谱为一常数；也就是说，其协方差函数在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零；换句话说，样本点互不相关。所以，“白”与“不白”是和分布没有关系的。当随机的从高斯分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“高斯白噪声”；同理，当随机的从均匀分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“均匀白噪声”。 那么，是否有“非白的高斯”噪声呢？答案是肯定的，这就是”高斯色噪声“。 这种噪声其分布是高斯的，但是它的频谱不是一个常数，或者说，对高斯信号采样的时候不是随机采样的，而是按照某种规律来采样的。 白噪声应该是自相关函数在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零。如果要说协方差函数，那么应该加个条件：零均值。
5，脉冲噪声的噪声功率怎么计算
为解决你提的问题需了解以下知识，其中包括：1）线性系统的理论、线性系统的微分方程、线性系统的传递函数、频响函数和脉冲响应函数（三 者知其一可推其二）；2）线性系统的输入函数：谐波输入、阶跃输入、单位脉冲输入、随机输入、功率谱输入等；3）傅立叶变换、快速傅立叶变换（FFT）、拉氏变换、卷积、δ--函数，相关函数、功率谱定义；4）线性系统的输出：简单的说： 输出的功率谱等于频响函数模的平方乘以输入的功率谱； 输出功率谱的逆傅立叶变换等于输出的相关函数； 输出功率谱曲线下的面积等于输出的方差； 正态白噪声与系统的脉冲响应的卷积等于对应白噪声的输出； 线性系统的输入是正态的，那么对应的输出也是正态的。因此只要求出输出的均值和方差立马 可写出输出的概率密度函数。5）简单的说到此.....脉冲噪声（impulsive noise）是非连续的，由持续时间短和幅度大的不规则脉冲或噪声尖峰组成。产生脉冲噪声的原因多种多样，其中包括电磁干扰以及通信系统的故障和缺陷，也可能在通信系统的电气开关和继电器改变状态时产生。脉冲噪声对模拟数据一般仅是小麻烦。但在数字式数据通信中，脉冲噪声是出错的主要原因。脉冲噪声，它的持续时间小于1秒、噪声强度峰值比其均方根值大于10db，而重复频率又小于10hz的间断性噪声。脉冲噪声：突然爆发又很快消失，持续时间≤0.5s，间隔时间>1s，声压有效值变化≥40db（a）的噪声。
6，请问脉冲噪声和椒盐噪声的区别是什么啊谢谢
脉冲噪声 脉冲噪声是非连续的，由持续时间短和幅度大的不规则脉冲或噪声尖峰组成。产生脉冲噪声的原因多种多样，其中包括电磁干扰以及通信系统的故障和缺陷，也可能在通信系统的电气开关和继电器改变状态时产生。 脉冲噪声对模拟数据一般仅是小麻烦。但在数字式数据通信中，脉冲噪声是出错的主要原因。 脉冲噪声，它的持续时间小于1秒、噪声强度峰值比其均方根值大于10dB，而重复频率又小于10Hz的间断性噪声。 脉冲噪声：突然爆发又很快消失，持续时间≤0.5s，间隔时间＞1s，声压有效值变化≥40dB（A）的噪声。椒盐噪声 椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。 去除脉冲干扰级椒盐噪声最常用的算法是中值滤波。 路面图像属于结构光图像，使用区域分割技术中的阀值分割法消除白噪声及部分椒盐噪声，而不能使用中值滤波对白噪声及椒盐噪声进行滤波，因为滤波模板在图像中漫游时会改变光条中像素的真实灰度分布，给随后的重心法细化过程带来负面影响。 大量的实验研究发现，由摄像机拍摄得到的图像受离散的脉冲、椒盐噪声和零均值的高斯噪声的影响较严重。噪声给图像处理带来很多困难，对图像分割、特征提取、图像识别等具有直接影响。因此，实时采集的图像需进行滤波处理。消除图像中的噪声成份叫做图像的平滑化或滤波操作。滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;二是为适应计算机处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。对滤波处理的要求有两条:一是不能损坏图像轮廓及边缘等重要信息;二是使图像清晰，视觉效果好。
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