评估基于标准偏差产生噪声的想法

Question

我使用这种方法生成综合数据集：

import numpy as np
import random

def generate_dataset(size, dim):

    dataset = [random.randint(0, 2 ** dim) for _ in range(size)]

    # Removes duplicates
    dataset = list(set(dataset))

    return dataset

如您所见，数据点是根据[0 - 2^dim]随机生成的。对于此方法生成的任何数据集，我都想添加噪声。现在，我正在考虑一种简单的方法，但是我不确定它在逻辑上是否正确，所以这里是：

1. 从生成的数据集中找到数据点的标准偏差。
2. 生成不在此标准偏差范围内的新数据点。
3. 将它们添加到原始数据集中，然后随机播放。

这种产生声音的方式吗？

谢谢。

Answer 1

似乎您正在创建异常值。对我来说，噪声更像是向数据点添加一个小数字（+/-数字）。例如，您今天走了几步？可能是100，但某些跟踪设备的读数可能是95或110。两者之间的差异就是噪音。

不确定这是否有帮助。