去噪声代码matlab 基于SALT的视频降噪 ============= 基于SALT的视频降噪随附于以下出版物：“联合自适应稀疏性和动态低秩：视频降噪的在线Tensor重构方案”，IEEE国际计算机视觉会议（ICCV），2017年。 描述： 我们提出了一种基于新型稀疏和低秩张量（SALT）模型的视频去噪方法。 引入了一种有效的，无监督的在线unit稀疏变换学习方法，以动态地施加自适应稀疏性。 基于SALT的视频降噪显示出低延迟，并且可以潜在地处理流视频。 据我们所知，这是将自适应稀疏性和低等级性相结合以进行视频降噪的第一项工作，也是以在线方式解决所提出的问题的第一项工作。 SALT软件包包括（1）SALT Matlab函数的集合，以及（2）SALT论文中使用的示例数据。 您可以在以下位置下载我们的其他软件包。 纸 可用纸。 如果使用，请引用我们的出版物： Bihan Wen，Yanjun Li，Luke Pfister和Yoram Bresler，“快速联合自适应稀疏性和低等级：用于视频降噪的在线张量重构方案”，Proc。 IEEE国际Conf。 计算机视觉（ICCV），2017年

KSVD算法的matlab实现。该算法可以用于降噪、重构等领域。 参考文献：Aharon M, Elad M, Bruckstein A. K-SVD: An algorithm for designing overcomplete dictionaries for sparse representation[J]. IEEE Transactions on signal processing, 2006, 54(11): 4311-4322.

基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究

给定主麦克风录制的受噪声污染的语音信号和参考麦克风录制的噪声，实现语音增强的目标，得到清晰的语音信号。

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

载一段音频信号，或录制一段各人自己的语音信号作为分析的对象，利用 Matlab 中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对原信号和含噪声的信号进行频谱分析。比较不同类型滤波器的性能，选择一种合适的数字滤波器的设计方法，对被噪声污染的信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放音频信号，分别绘制原信号、含噪声信号和滤波后信号的时域波形图和频谱图以及滤波器的频响特性曲线。

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