在现今智慧程式快速的发展之下，单是一颗强力的MPU有时无法应付复杂的应用场景。以工业控制，车用市场上，急需解决的控制问题，SAC团队提出了整合的完整方案。工业控制的人机界面(HMI)，车用的infotainment，都不适用于键盘与鼠标，为考量安全性以及使用的便利性，手势识别成为了一项新的控制方式。 以i.MX8MQ为基础，整合原相科技(Pixart)所提供的CMOS光学感应手势识别模组，透过简单的I2C界面做沟通，达成无须键盘及鼠标即可简单并快速的控制面板。目前提供的手势识别超过10个以上，包括上下左右挥动，手势由远到近，近到远，顺时针逆时针旋转，可以依客户需求做修改，弹性的设计可以应付大多数复杂的控制环境。 原相科技所提供的CMOS光学感应手势识别模组，以误判率低，判别迅速著称，并且提供Linux驱动程式并由SAC团队技术支援，可协助客户快速的整合并且根据客户需求做修改。 此方案完美整合i.MX8MQ的强大运算能力，以原相手势识别模组克服恼人的控制问题，在工业控制以及车用市场上提供客户全新的选择。 软体实作流程: 带入I2C address 0x73 并且将相对应的interrupt pin脚指定好 定义手势控制的key event 指定不同手势所需执行的行为 编译cross compile并且修改Makefile 场景应用图产品实体图展示板照片方案方块图核心技术优势 支援Linux以及Android 双系统  双SDIO界面，可同时使用storage以及WIFI.  4核Cortex-A53及M4，应付工控应用得心应手  手势控制模组:  i2C界面支持到400kbit/s  最高反应速度:360@1080 frame rate  最远探测距离:20cm方案规格 手势模式以及游标模式  手势模式:内建多达9种手势  游标模式:可输出追踪物体的位置、尺寸和亮度的即时数据 方案来源:大大通

最近的基于低秩的矩阵/张量恢复方法已经在多光谱图像（MSI）去噪中得到了广泛的探索。 但是，这些方法忽略了固有结构相关性沿空间稀疏性，光谱相关性和非局部自相似性模式的差异。 在本文中，我们通过对矩阵和张量情况下的秩属性进行详细分析，进一步找出非局部自相似性是关键因素，而其他人的低秩假设可能不成立。 这促使我们设计一个简单而有效的单向低秩张量恢复模型，该模型能够如实地捕获固有的结构相关性，并减少计算负担。 然而，由于重叠的补丁/立方体的聚集，低等级模型遭受了振铃伪影。 虽然以前的方法诉诸于空间信息，但我们通过利用MSI中的专有频谱信息来解决此问题，从而提供了一个新的视角。 引入基于分析的超拉普拉斯先验模型对全局频谱结构进行建模，以间接减轻空间域中的振铃伪影。 与现有方法相比，该方法的优点是多方面的：更合理的结构相关可表示性，更少的处理时间以及重叠区域中更少的伪影。 所提出的方法在多个基准上得到了广泛评估，并且明显优于最新的MSI去噪方法。

使用传统谱减法降噪程序

在分析基于SVD的平稳信号降噪原理的基础上,提出了一种基于SVD的非平稳信号重叠分段降噪算法。非平稳信号通过数据分段可近似处理为多段平稳信号。为降低连续分段降噪误差,进行一定比例的重叠分段,应用基于SVD的平稳信号降噪方法对各分段信号进行降噪,相邻段之间的重叠信号经过多次降噪后求平均得到最终降噪信号。仿真结果表明,该算法具有良好的降噪能力且稳定性较好

为了提取大型动力设备中被强背景噪声淹没的微弱故障特征，提出一种基于平移不变多小波的相邻系数降噪方法。多小波具有多个尺度函数和小波函数，具备单小波无法同时满足的优良性质，可以匹配信号中不同的特征信息，而平移不变多小波有效地消除了Gibbs现象且其中的平均过程具有优越的消噪性并保持了信号的光滑性。同时相邻系数降噪法考虑小波系数之间的相关性，克服一般阈值消噪的不足。将相邻系数降噪思想引入到平移不变多小波中，并将平移不变多小波相邻系数降噪方法应用于齿轮箱试验台和电力机车滚动轴承的诊断中。齿轮箱试验台和滚动轴承实例

去噪代码 matlab

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声，对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题，提出了将基于高斯模型的小波变换算法与改进的中值滤波相结合的去噪方法。该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声。仿真实验结果表明，结合算法去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都比单一算法得到了改善，从而证明了该方法的有效性。

完整代码，可直接运行

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MATLAB LMS算法实现音频信号降噪