神经网络中的噪声添加与鲁棒性增强实践指南

实践指南

一、引言

二、信噪比（SNR）基础知识

三、常见噪声类型简介

四、以高斯噪声为例的加噪步骤

五、实际模拟示例（含工业与市场噪声）

六、总结

实践指南

一、引言

在工业实际环境中，信号往往不可避免地受到复杂噪声的干扰，例如：

设备运转声；

风噪、电磁干扰；

人声；

传感器本身的热噪声等。

问题：主流神经网络模型在低信噪比（SNR）场景下通常表现不佳，性能大幅下降。 目标：通过引入噪声增强机制，提升模型在实际场景中的鲁棒性与泛化能力。

二、信噪比（SNR）基础知识

信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）衡量信号与噪声的能量强度比例，通常以分贝（dB）表示。计算公式如下： 常见示例：

-10 dB：信号被淹没在噪声中；

0 dB：信号与噪声强度相当；

10 dB：信号明显强于噪声。

三、常见噪声类型简介

高斯噪声（Gaussian No