高斯噪声:原理、公式、工程场景、代码实战全解(二)
验证来源理论教材:《概率论与数理统计(浙大第四版)》第 2 章连续型随机变量;《Digital Image Processing 4th》冈萨雷斯第 5 章噪声模型积分计算:高等数学定积分、正态分布标准积分表代码 API:NumPy、SciPy 官方正态分布函数文档 全文无猜测内容一、核心关系:概率密度函数p(z) 和 概率P 的本质区别1. 基础定义(连续随机变量核心规则)高斯噪声灰度z是连续型随机变量,连续变量不存在「取某个精确点的概率」,只能计算「落在一段区间内的概率」:概率密度函数 p(z)(PDF):纵坐标值,描述随机变量在z点附近单位区间内概率的密集程度;单位:概率 / z单位;单独一个p(z)数值≠概率,只代表密集程度;概率 P(aZb):随机变量z落在区间[a,b]内的可能性,等于PDF 曲线在a到b之间与横轴围成的面积;数学核心关系式(定积分):

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