肌电信号处理、相关的带通滤波、特征提取以及预处理降噪

去噪扩散概率模型 乔纳森·何（Jonathan Ho），阿杰伊·贾恩（Ajay Jain），彼得阿比尔 论文： : 网址： ： 实验在Google Cloud TPU v3-8上运行。需要TensorFlow 1.15和Python 3.5，以及CPU实例的以下依赖关系（请参阅requirements.txt ）： pip3 install fire pip3 install scipy pip3 install pillow pip3 install tensorflow-probability==0.8 pip3 install tensorflow-gan==0.0.0.dev0 pip3 install tensorflow-datasets==2.1.0 培训和评估脚本位于scripts/子目录中。运行训练和评估的命令在脚本顶部的注释中。数据存储在GCS存储桶中。编写脚本

噪点历来就是我们要面对的问题，这个插件很出色的解决了这一难题。 denoiser是从Magic Bullet Steady ， 单独分离的一款降噪插件，改进很多，效果突出。Magic Bullet Steady 官方不在更新CS5版本。 只能AE FC使用。 以测试成功注册。

基于偏微分方程中的整体变分（TV）的图像去噪方法。

动脉自旋标记（ASL）MR图像信噪比低，需要重复采集多次以获得高质量的血流（CBF）图。临床中通常使用3D高斯滤波降低噪声但效果不佳。鉴于此，提出了新的基于非局域均值滤波（NLM）的ASL图像去噪方法，利用图像内部块相似度加权，降低噪声并提高血流图的计算精度。实验证明：与高斯滤波的结果比较，采用新方法得到的血流图和真实结果更接近，实现了在较少采集次数的情况下，得到精确的血流图像的目标。

完美粉红噪声及各种声波测试软件

 为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号，提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础，首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解，然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真，结果表明，采用软阈值方法有效去除了噪声，提高了脑电信号的信噪比。

matlab的图像去噪实验，附源码和实验所用图片以及实验报告，可以直接拿来用，也可以参考啊，希望会对你有用，如需帮助可以私信

代码能够实现实时录音，并加高斯噪声，实现强制去噪，硬阈值，软阈值，默认阈值小波去噪

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