运放噪声分析 滤波 测量

使用基于PCA的噪声水平估计进行图像拼接定位

基于脉冲耦合神经网络，提出了一种有效的椒盐噪声图像滤波算法。首先利用PCNN相似群神经元同步发放脉冲的特性检测噪声，并给出了神经元参数的估计方法。然后考虑到噪声点应和最近的非噪声点最相似，提出了一种扩展窗口中值滤波算法对噪声点进行滤波。仿真表明，本文提出的方法对不同强度的噪声图像均体现了优异的滤波性能，和相关的中值滤波算法相比也体现了相当明显的优势。

给一个信号添加带限高斯白噪声；可调节信噪比；可调节噪音频率范围；

1．用Matlab产生正弦波,矩形波,以及白噪声信号，并显示各自时域波形图 2．进行FFT变换，显示各自频谱图，其中采样率，频率、数据长度自选 3．做出上述三种信号的均方根图谱,功率图谱,以及对数均方根图谱 4．用IFFT傅立叶反变换恢复信号，并显示恢复的正弦信号时域波形图

用matlab对语音信号加入随机噪声，并且显示其时域波形和频谱。

雷达接收机的噪声系数以及灵敏度.pdf

这个 Matlab 代码展示了 5 种不同的边缘检测算法在正常和噪声图像上的应用。 使用的算法有：CANNY、PREWITT、ZERO CROSS、ROBERTS ans BOUDA。 使用的噪声是：高斯、泊松、盐和纸和斑点。 该文件文件夹包含6个文件： lena.pgm：图像文件 without_noise.m ：边缘检测器与正常图像的应用 With_Gaussian_noise.m ：边缘检测器与噪声（高斯）图像的应用 With_poisson_noise.m ：带有噪声（泊松）图像的边缘检测器的应用 With_Salt_paper_noise.m ：带有噪声（Salt & Paper）图像的边缘检测器的应用 With_speckle_noise.m ：带有噪声（散斑）图像的边缘检测器的应用 https://www.researchgate.net/publication/34

设计频域滤波器消除噪声 1.选择灰度图像：Lena； 2.对该灰度图像添加高斯噪声； 3.设计高斯低通滤波器以降低噪声：

addnoise(A,sz) A：图像矩阵sz：图像的噪声比（0 到 100） 该函数取图像和噪声比，然后输出具有均匀噪声的灰度图像。 均匀噪声范围从 0 到 255。