如何生成2D彩色噪波

Question

我尝试生成粉红色噪声的2D阵列失败。有人能给我解释一下怎么做吗？否则，是否有允许生成2D(或更高维度(彩色噪声(1/f噪声(的python库？

Answer 1

这里和相关问题(如何生成粉红色噪声图像？(中给出的答案为您提供了大部分信息，但我想我应该制定一个完整的步骤来展示一切是如何结合在一起的。

尤其是当人们在理解"；频率矩阵"；。

将白噪声转换为粉红噪声

1. 生成一些白噪声：whitenoise = np.random.uniform(0, 1, (256, 256))
2. 傅立叶变换并将低频移到中心(这使得生成"频率矩阵"更直观(：ft_arr = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(whitenoise))
3. 生成"；频率矩阵"；。在1-D的情况下，这将是与变换给出的幅度相对应的实际频率的阵列。在2-D的情况下，这是离偏移傅立叶空间的中心的距离，离边缘越远，在该点捕获的频率就越大。这可以通过np.meshgrid和np.hypot生成：
   
   _x, _y = np.mgrid[0:ft_arr.shape[0], 0:ft_arr.shape[1]]
f = np.hypot(_x - ft_arr.shape[0] / 2, _y - ft_arr.shape[1] / 2)
   
   然后我们将傅立叶空间除以频率
   pink_ft_arr = ft_arr / f
4. 去除由于具有零频率分量而出现的奇点。(也许有一种更聪明的方法可以做到这一点，但无论如何，这都给了我预期的输出(：
   
   pink_ft_arr = np.nan_to_num(pink_ft_arr, nan=0, posinf=0, neginf=0)
   
5. 将傅立叶空间粉红色噪声转换回图像空间：
   pinknoise = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(pink_ft_arr)).real

然后可以使用matplotlibsplt.imshow绘制，或者将其缩放到某个合理的范围内，并将其写为图像。

白色噪声，来自np.random.uniform
以上产生的粉红色噪声。

Answer 2

1. 在2D中生成白噪声，例如使用np.random.randn

2. 计算它(numpy.fft.fft2(的FFT_2D

3. 将结果(2D频谱(乘以1/f**2矩阵，以如下方式计算：1/f_along_x * 1/f_along_y。这就是我如何解释N维中粉红色噪声的定义，但我不确定我是正确的！编辑：Cris Luengo版本(请参阅下面的评论(-1/sqrt(f_x**2+f_y**2)-对我来说似乎更好，但由您决定使用哪种2d粉红色噪声的定义。

4. 使用IFFT_2D获得粉红噪声图像(numpy.fft.ifft2(