以地震信号雷克子波为例，使用传统tfpf算法进行滤波，再加入高斯白噪声时通过调整适当窗长可有效去除大部分噪声，但是原信号恢复并不似很好。

此函数提供了时变维纳滤波器的实现。 这种维纳滤波器可以处理非平稳信号。 给定噪声信号和参考信号，维纳滤波器可以应用于噪声信号以估计与参考信号相干的贡献。

使用pytorch搭建自编码器，实现图像的去噪

联合矩阵F范数的低秩图像去噪

简要叙述了小波变换在信号降噪中得应用,并附有MATLAB程序.

语音信号处理-降噪算法模型：内含数据集以及源码

理论部分见这里：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/128225117 笔者改造了wden、thselect和wthresh三个函数文件，并进一步封装成filterWaveletTh函数，延续本专栏中以往代码的风格，实现“一行代码”完成小波阈值去噪的效果。当然啦，这里所说的“一行代码”还需要配合一些参数的设置。

去噪声代码matlab 有限数据光声层析成像的Singram超分辨率和去噪卷积神经网络（SRCN） Python代码：（需要使用Tensorflow作为后端的keras） #Python拟议的深层神经网络的实现以及训练例程：SRCNTrain.py＃用于重新训练网络现有模型的Python代码：SRCNRetrain.py＃用于测试模型的Python代码：SRCNTest.py #MATLAB函数可将噪声添加到PAT正弦图中：addNoise.m #MATLAB代码制作正弦图补丁以创建训练和测试数据集：makePatches.m #MATLAB函数内插singoram（最近内插）：generalTwiceInterpolate.m 此Python和MATLAB代码用作以下工作的一部分：Navchetan Awasthi，Rohit Pardasani，Sandeep Kumar Kalva，Manojit Pramanik和Phaneendra K. Yalavarthy“ Sinogram超分辨率和降噪卷积神经网络（SRCN），用于有限的数据光声断层扫描” 该代码没有任何保证，可以随意

通过简化四元数矩阵奇异值分解对彩色图像进行去噪

电路设计，前后级匹配，使用元件，ADS仿真