基于数学形态学滤波的去噪方法，matlab编程

可以对以下情况进行帮助 1、利用MATLAB的声音频谱分析。 2、MATLAB降噪 3、MATLAB合成音乐并加谐波

包含【添加噪声】+【软、硬阈值去噪】+【强制去噪、默认阈值去噪、给定阈值去噪】+【对含噪正弦波去噪】+【含噪矩形波去噪】共5个m文件

做地震数据处理的去噪程序，通过原始信号，加噪声的信号，以及小波变换的信号进行比较分析，并生成图像。

提出了一种基于低秩矩阵逼近（LRMA）和加权核范数最小化（WNNM）正则化的去噪算法，以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中，每个块按字典顺序矢量化为一列，计算该矩阵的奇异值分解（SVD），然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的，整个无噪声MR数据的最终估计是通过汇总彼此重叠的所有去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能，我们首先在两个迭代的正则化框架中实现了上述去噪过程，然后利用基于单像素补丁的简单非局部均值（NLM）滤波器来减少WNNM算法的去噪强度。均匀面积。 所提出的降噪算法与相关的最新技术进行了比较，并在合成和真实3D MR数据上产生了非常有竞争力的结果。

在图像处理中，在进行如边缘检测这样的进一步处理之前，通常需要首先进行一定程度的降噪。中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号，使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序，位于观察窗中间的中值作为输出。然后，丢弃最早的值，取得新的采样，重复上面的计算过程。 中值滤波是图像处理中的一个常用步骤，它对于斑点噪声（speckle noise）和椒盐噪声（salt-and-pepper noise）来说尤其有用。保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用

图像去噪的评价指标ENL, SSIM, PSNR,SNR,EPI

用DB4小波进行多尺度分解，分解级数为6层的降噪程序

去噪声代码matlab 功能磁共振成像降噪 Matlab函数的集合，用于对fMRI数据（例如静止或稳态数据）进行降噪。 fmri_cleaning通过单个线性回归模型执行数据降噪-包括频率滤波，去除不感兴趣的信号（例如，运动或生理估计）以及检查运动污染的体积。 这是主要功能； 其他功能允许您为此功能创建适当的输入变量。 fmri_acompcor从指定的感兴趣区域提取信号。 您可以提取平均信号，也可以提取前n个主成分（PC； aCompCor方法）。 在提取PC之前，您可以将数据与构成最终回归模型的其他变量进行正交处理，以使提取的PC具有最大的预测性。 fmri_rp_metrics计算各种逐帧位移度量。 fmri_censoring_mask创建用于体积审查的时间掩码（例如，使用逐帧位移）。 该代码是为以下出版物而开发的： 评估基于任务的功能连通性的降噪策略：均衡静止任务和具有认知要求的任务之间的残余运动伪影。 Mascali，D.，Moraschi，M.，DiNuzzo，M.，Tommasin，S.，Fratini，M.，Gili，T.，Wise，RG，Mangia，S.，Maca

一种基于EMD分解后对imf分量利用小波分解进行去噪的方法，给出了相应的例子，有注释