在Python中使用正態分布添加噪聲的困惑

Question

我對如何在Python中使用正態分布（Gaussian pdf）采樣測量誤差感到非常困惑。

我要做的只是在高斯pdf下創建噪聲（錯誤）並將其添加到測量值中。 簡而言之，我提出的問題如下：

輸入：

• M（i）-測量值； i = 1 ... n， n測量次數；

輸出：

• M_noisy（i）= M（i）+噪聲（i）;

  noise(i) -測量中的噪聲； M(i) -測量值。

重要提示：此噪聲應為零均值高斯噪聲，方差等於測量值的10％。

我輸入了以下代碼，但無法繼續...

我的代碼：

import numpy as np

# sigma - standard deviation of M
# mu - mean value of M
# n - number of measurements

# I dont know if this is correct or not:
noise = sigma * np.random.randn(n) + mu;

## M_noisy(i) - ?

感謝您提前提出任何答案/建議。

Answer 1

random_scale_ammounts = np.random.randn(n) 
#creates a list of values between -1 and 1
offset_from_mean = sigma *random_scales   #randomly -std to +std
noise =  offset_from_mean + mu;

clean_y_data = np.arange(n)
noisy_y_data = clean_y_data + noise

可能是你所追求的？