这是SUNet_Swin Transformer的修改版本，带有用于图像去噪的UNet。_This is a modified version of SUNet_ Swin Transformer with UNet for Image Denoising..zip SUNet-Ver2-Gray-Link2Matlab是基于Swin Transformer架构的SUNet网络的改进版本，其主要改进点在于集成了UNet结构，以提升图像去噪的性能。该网络的核心优势在于其强大的特征提取能力，Swin Transformer结构能够有效捕获图像的全局信息，并处理长距离的依赖关系。UNet的加入进一步增强了对图像细节的把握，尤其是在去除图像噪声的过程中，UNet可以更细致地区分噪声与图像细节。 在图像去噪领域，传统的算法往往难以同时达到去噪效果和保持图像清晰度的双重目标。而基于深度学习的方法，尤其是结合了Transformer与UNet结构的方法，为这一领域带来了新的突破。Transformer在处理序列数据方面的优势，使其在图像去噪任务中能够捕捉到更加丰富的上下文信息，而UNet在图像分割任务中的成功经验则增强了模型在细节上的表现力。 在实际应用中，SUNet-Ver2-Gray-Link2Matlab能够处理各种类型的噪声，包括但不限于高斯噪声、泊松噪声等。它不仅能够恢复图像的原始面貌，还可以在去噪的同时保留重要的边缘信息和纹理细节。这对于图像处理的下游任务，如图像识别、图像分析等都具有重要的意义。 此外，由于SUNet-Ver2-Gray-Link2Matlab是为灰度图像设计的版本，因此它特别适合处理单通道图像数据，这在医疗影像、卫星图像等领域有着广泛的应用。将模型与Matlab平台进行链接，也意味着该模型不仅能够在高性能计算环境下运行，还可以在工程师和研究人员常用的平台上进行便捷的操作和实验。 SUNet-Ver2-Gray-Link2Matlab作为一款图像去噪工具，通过引入UNet改善了Swin Transformer的性能，为图像去噪提供了新的解决方案，并通过其对灰度图像的优化处理以及与Matlab平台的兼容性，为图像处理研究者和工程师提供了强大的工具。

去噪声代码matlab 致谢 本项目中未使用某些python代码（注释行或函数），这是我所做的一些尝试或提示。 我必须承认，该代码在许多地方都涉及以下两项： MATLAB代码 版本是R2018.a 需要MATLAB的WFDB工具箱，来自 运行get_anno以获取注释 运行denoising以获得去噪的信号 运行segmentation以对降噪信号进行segmentation 运行features以获取最终结果，格式：标签，RR前间隔，RR后间隔，[心跳信号] 在这里，我提供了结果的一个版本，您也可以尝试使用不同的降噪方法或分段方法。 Python代码 所有参数都在config.py中定义 一些软件包版本： 的Python：3.6.8 numpy的：1.16.0 pytorch：“ 1.0.1.post2” CUDA：“ 10.0.130” tqdm：4.31.1 您可能需要根据自己的喜好更改main.py的代码以设置train_file和valid_file路径。 由于我修改了代码，因此不确定代码是否可以正常工作。 因此，如果有任何错误，请告诉我。 执照 用于学术和非商业用途

在图像处理领域，信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是一个非常重要的概念，它衡量了图像中信号强度与噪声强度的比例。这个比例越高，意味着图像质量越好，因为图像的主要特征（信号）相对于随机干扰（噪声）更为明显。在本教程中，我们将深入探讨信噪比的计算方法，并通过提供的`snr.m`代码文件了解如何在MATLAB环境中实现这一计算。 信噪比通常用分贝（dB）表示，公式如下： \[ SNR = 10 \log_{10} \left( \frac{P_{signal}}{P_{noise}} \right) \] 其中： - \( P_{signal} \) 是信号功率， - \( P_{noise} \) 是噪声功率。 在图像处理中，我们通常使用均方误差（Mean Square Error, MSE）来计算噪声的功率，而信号的功率则可以通过图像的均值来估计。MSE是图像像素值差平方的平均值，公式为： \[ MSE = \frac{1}{MN} \sum_{i=1}^{M} \sum_{j=1}^{N} (I_{original}(i,j) - I_{distorted}(i,j))^2 \] 其中： - \( M \) 和 \( N \) 分别是图像的行数和列数， - \( I_{original}(i,j) \) 是原始图像在位置 (i, j) 的像素值， - \( I_{distorted}(i,j) \) 是处理后或带有噪声的图像在位置 (i, j) 的像素值。 有了MSE，我们可以进一步计算均方根（Root Mean Square, RMS），即噪声的标准偏差： \[ \sigma_{noise} = \sqrt{MSE} \] 信号功率 \( P_{signal} \) 可以近似为图像的均方值： \[ P_{signal} = \frac{1}{MN} \sum_{i=1}^{M} \sum_{j=1}^{N} |I_{original}(i,j)|^2 \] 现在我们可以将 \( P_{signal} \) 和 \( \sigma_{noise} \) 代入SNR的公式中计算得到： \[ SNR(dB) = 10 \log_{10} \left( \frac{P_{signal}}{\sigma_{noise}^2} \right) \] 在MATLAB的`snr.m`文件中，应该包含了计算MSE、RMS和SNR的函数。这个脚本可能首先读取原始图像和处理后的图像，然后分别计算它们的像素值，接着使用上述公式计算MSE和SNR。`license.txt`文件可能包含该脚本的授权信息，确保你可以合法地使用和修改代码。 理解并能正确计算信噪比对于图像处理、信号处理和通信系统中的质量评估至关重要。通过使用类似`snr.m`这样的工具，我们可以量化地比较不同处理方法对图像质量的影响，从而优化算法和提高图像的可读性。在实际应用中，信噪比也被广泛用于音频、视频和通信系统的性能评估。

OCXO 低相噪恒温晶振 北斗 卫星 雷达 GNSS定位系统晶振选型参考 泰艺电子 NA-100M-6900 系列 OCXO 为您提供前所未有的精确度和可靠性。这些顶尖的晶振以 100 MHz 频率提供纯净正弦波，业界领先的 -185 dBc/Hz 相位噪声保证了信号的清晰与完整。调整范围达 ±2.5 ppm，控制电压高达 +10 V，能够灵活应对各种严苛的技术需求。低 G 灵敏度与严密封装使其在医学影像、电信和雷达等高要求环境中表现出色。每一单位都设计以低能耗达到最佳性能，即使在潮湿条件下也能保持稳定，为提升您的技术核心能力提供可靠保障。 卓越的相位噪声性能，确保您的讯号质量出色。 出色的频率稳定性，确保您的应用在长时间运行中保持准确。 优秀的老化率，确保长期稳定性。 极端温度下的稳定性，适用于各种环境。 快速启动时间，确保您的应用能够迅速稳定运行，不会浪费宝贵的时间。 优化的设计，以实现低功耗运行，有助于节省能源成本，同时提供卓越性能。 广泛应用于基地台、仪器、军事通讯、光网络、雷达、中继站、卫星测试和测量设备。 ### OCXO 低相噪恒温晶振 北斗 卫星 雷达 GNSS定位系统晶振选型参考 #### OCXO（ Oven-Controlled Crystal Oscillator）低相噪恒温晶振概述 OCXO，即恒温控制晶体振荡器，是一种通过将晶体振荡器置于一个恒温环境中来减少由于温度变化导致的频率波动的高级振荡器。OCXO 在需要极高频率稳定性的应用中特别有用，如雷达系统、卫星通信和精密测量设备。 #### 泰艺电子NA-100M-6900系列OCXO的特点与优势 泰艺电子推出的NA-100M-6900系列OCXO具备以下几个显著特点： 1. **卓越的相位噪声性能**：NA-100M-6900系列提供了业界领先的-185 dBc/Hz相位噪声，这意味着它能确保信号的清晰度和完整性，对于需要高质量信号的应用尤为重要。 2. **出色的频率稳定性**：该系列OCXO具有非常小的老化率，确保了在长时间运行中的准确性。这在需要长期稳定性和一致性的应用中非常重要，例如卫星通信和雷达系统。 3. **优异的老化率**：在30天连续运行后的老化率为±5 ppb/daily，15年内的老化率仅为±2 ppm，这种级别的长期稳定性非常适合需要多年无故障运行的设备。 4. **极端温度下的稳定性**：即使在温度剧烈变化的情况下也能保持频率稳定，这使得NA-100M-6900系列适用于各种恶劣的工作环境。 5. **快速启动时间**：在短时间内就能达到稳定状态，这对于需要即时响应的应用来说非常关键，比如雷达和通信系统。 6. **优化的设计**：采用低功耗设计，有助于节省能源成本，同时提供卓越的性能表现。 #### 技术规格详解 NA-100M-6900系列的技术规格包括但不限于以下几点： - **频率范围**：固定频率100MHz，初始精度为±0.3 ppm。 - **控制电压**：高达+10 V，可以实现灵活的频率微调。 - **相位噪声**：-185 dBc/Hz，在100 kHz偏移处，这使得其成为对信号纯度有极高要求的应用的理想选择。 - **温度稳定性**：在-20°C至+70°C范围内，温度系数可达±50 ppb，在更宽广的温度范围内（-40°C至+85°C），温度系数为±200 ppb。 - **短期稳定性**：根据阿伦方差计算，在1秒间隔内，短期稳定性可达0.05 ppb根均方偏差。 - **G灵敏度**：在各个轴上均小于1 ppb/g，这表明其在受到机械振动时仍能保持良好的频率稳定性。 - **功率消耗**：在+5V供电下，功耗相对较低。 #### 应用领域 NA-100M-6900系列OCXO广泛应用于多种高科技领域，包括但不限于： - **基地站和电信系统**：作为基站和电信网络中的频率参考，提供稳定的时钟信号。 - **仪器和测试测量设备**：用于实验室和现场测试测量设备中的高频参考源。 - **雷达系统**：为雷达系统提供准确的时间基准，确保雷达信号的准确性和可靠性。 - **医疗成像设备**：例如MRI机器中的时钟参考，确保图像质量和诊断准确性。 - **卫星通信和导航系统**：为北斗导航卫星提供精准的时间基准，确保导航系统的准确性和稳定性。 泰艺电子的NA-100M-6900系列OCXO凭借其卓越的性能指标和广泛的应用场景，成为了众多高端应用领域的理想选择。无论是对信号质量有着严苛要求的雷达系统，还是需要长期稳定运行的卫星通信设备，该系列OCXO都能提供可靠的支持和服务。

《深入理解C++实现的16QAM调制与通信仿真》 16QAM（16-Quadrature Amplitude Modulation，16阶正交幅度调制）是一种广泛应用于数字通信系统中的调制技术，它通过在幅度和相位上同时进行编码，能够高效地传输大量数据。在C++环境下，实现16QAM调制可以提供一个直观的通信系统仿真平台，用于研究信道条件对误码率的影响，以及不同信噪比下的系统性能。 本项目"sim16qam"是为VS2015设计的，旨在实现16QAM调制并模拟两种典型信道——AWGN（Additive White Gaussian Noise，加性高斯白噪声）信道和瑞利信道。这两种信道模型在无线通信领域有着重要的应用，AWGN信道代表理想情况下的随机噪声干扰，而瑞利信道则常用来模拟多径传播环境下的衰落效应。 在C++中实现16QAM调制涉及到以下几个关键步骤： 1. **符号生成**：16QAM有16个可能的符号，每个符号由两个二进制序列组成，分别对应幅度和相位。这些二进制序列可以转换为实部和虚部，从而生成复数符号。 2. **调制过程**：根据生成的复数符号，改变载波的幅度和相位。在16QAM中，幅度有四种可能的值，相位有四种可能的值，组合起来形成16种不同的符号。 3. **信道模型**：在AWGN信道中，信号会受到均匀分布的白噪声干扰，而在瑞利信道中，信号会经历多个反射路径，导致多径衰落。在模拟这些信道时，需要加入相应的噪声或衰落因子。 4. **接收端解调**：解调器需要从带有噪声的接收到的信号中恢复原始的复数符号。这通常涉及匹配滤波、相干检测和符号判决等步骤。 5. **误码率计算**：比较发送端的原始符号与接收端解调后的符号，统计错误的符号数量，然后除以总的发送符号数，得到误码率。 6. **信噪比(SNR)调整**：通过改变信噪比，可以观察在不同信道条件下的误码率变化，以评估系统的抗噪声性能。 通过这个仿真程序，通信工程师和学生可以更好地理解16QAM调制的原理，以及信道条件对通信系统性能的影响。此外，它还可以作为一个基础，扩展到其他调制方式，或者添加更复杂的信道模型，如频率选择性衰落。 "sim16qam"项目为学习和研究通信系统提供了宝贵的实践工具，它将理论知识与实际编程相结合，使用户能够直观地探索16QAM调制在不同信道环境下的行为，加深对通信系统核心概念的理解。对于那些希望在C++环境中实现通信仿真的人来说，这是一个理想的起点。

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内容概要：本文介绍了基于MATLAB GUI平台使用窗函数法设计FIR数字滤波器的方法及其在声音信号降噪方面的应用。文中详细讲解了从选择窗函数到设计滤波器的具体流程，以及对含噪声声音信号进行数字滤波处理的技术细节。通过对降噪前后声音信号的时域和频域分析，评估了不同窗函数对滤波效果的影响。此外，还提供了实际操作指南，即解压缩相关文件并运行m文件来启动GUI工具，使用户能够快速上手并应用于实际项目中。 适合人群：从事音频处理、通信工程等领域工作的技术人员，尤其是那些希望深入了解数字滤波技术和MATLAB编程的人士。 使用场景及目标：适用于需要对音频或其他类型的电信号进行预处理（如去噪）的研究或工程项目。主要目的是帮助用户掌握如何利用MATLAB GUI平台高效地设计FIR数字滤波器，并通过实验验证不同窗函数的选择对于最终滤波效果的影响。 其他说明：文中提到的操作方法简单易行，附带完整的源代码，便于读者跟随教程动手实践。同时强调了理论与实践相结合的学习方式，鼓励读者探索更多关于窗函数特性和应用场景的知识。

收集探测深度范围内全套地层的电测井资料、正演感生电动势EMF(Electromotive Force)衰减曲线和反演观测时间,根据噪声电平和发射机最大输出电压及导线电阻,确认与最大发射电流有关的发射回线边长,是中心回线TEM(Transient Electromagnetic)法勘探设计中的重要内容,也是保证探测深度,取得高质量数据,完成地质任务的重要环节。山西王家岭工程表明,在质量良好的实测曲线基础上,可以获得地层层次分明、地质构造清晰的电性反演剖面。进一步指出,取得各层位、井下各地段水样的电阻率值,可以为水文地质地球物理探测前提的论证提供更充分的依据。

基于小波在时-频两域均能表征信号局部特征的特点,采用小波分解和小波包分解对掘进机三方向振动信号进行分解重构,比较sym4小波,sym5小波和小波包对振动信号的去噪能力,选择sym4对振动信号进行处理,获取掘进机振动信号的特征频率和振动峰值,掘进机截割头的主振频率在2~4 Hz内,振动峰值在11 gn左右。

Matlab仿真研究OFDM与OTFS在衰落信道下的误比特率性能：包括保护间隔、信道均衡与多种编码技术,matlab调制解调 OFDM OTFS 16qam qpsk ldpc turbo在高斯白噪声，频率选择性衰落信道下的误比特率性能仿真，matlab代码 OFDM simulink 包括添加保护间隔（cp），信道均衡(ZF MMSE MRC MA LMSEE) 代码每行都有注释，适用于学习，附带仿真说明，完全不用担心看不懂 ,关键词： matlab调制解调; OFDM; OTFS; 16qam; qpsk; ldpc; turbo码; 误比特率性能仿真; 保护间隔（cp）; 信道均衡(ZF, MMSE, MRC, MA, LMSEE); simulink; 代码注释; 仿真说明。,"MATLAB仿真：OFDM与OTFS技术在高斯白噪声环境下误比特率性能研究"