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去噪声代码matlab BEADS：具有稀疏性的基线估计和去噪 这是从Matlab转换为Python代码的算法。 请检查Matlab代码和完整的算法。 重定向到@skotaro的用户手册。

去噪声代码matlab Velodyne_tls 这项研究开发了一种使用低成本Velodyne VLP-16激光雷达系统来采集密集点云的方法，而无需使用昂贵的GNSS定位或IMU。 我们的设置包括将激光雷达安装在电动机上以连续改变扫描方向，这会导致点云密度显着增加。 后处理会重建每个点的位置，以解决采集时的电机角度，而校准步骤会考虑硬件组合中的不准确性。 该系统在建筑物和废弃矿井等室内环境中进行了测试，但在室外也有望获得良好的效果。 有关这项工作的研究可在这里找到：2020，如有任何疑问，请与我联系： 演示文件中运行代码的说明 首先，在此链接下载示例点云： .pcap文件必须与main_demo.m位于同一文件夹中 用于运行代码的参数已经初始化，并且涉及转速，电机同步，机械臂校准以及alpha1参数和alpha2。 运行main_demo。 这段代码创建了与16个扫描带相对应的16个层文件。 然后可以合并这些文件。 可以使用calibration_demo.m文件调用的函数calibration_alpha1.m和calibration_alpha2.m来检查优化参数。 该系统在野外使

自适应阈值选择 基于小波函数分解的心电信号去噪

本文是基于均值滤波的邻域滤波法，用来实现图像去噪。

已经提出了几种基于波段的总变化（TV）正规化低秩（LR）的模型，以消除高光谱图像（HSI）中的混合噪声。 这些方法基于LR矩阵分解将高维HSI数据转换为2D数据。 该策略引入了有用的多路结构信息的丢失。 而且，这些基于波段的基于电视的方法以单独的方式利用空间信息。 为了解决这些问题，我们提出了一种空间频谱电视正则化LR张量分解（SSTV-LRTF）方法，以消除HSI中的混合噪声。 一方面，假定高光谱数据位于LR张量中，该张量可以利用高光谱数据的固有张量结构。 基于LRTF的方法可以有效地将LR干净图像与稀疏噪声区分开。 从另一方面，假设HSI在空间域中是分段平滑的。 TV正则化在保留空间分段平滑度和消除高斯噪声方面有效。 这些事实激发了LRTF与电视正则化的集成。 为了解决带状电视的局限性，我们使用SSTV正则化同时考虑本地空间结构和相邻频带的频谱相关性。 模拟和真实数据实验均表明，与最新的电视规则化和基于LR的方法相比，所提出的SSTV-LRTF方法在HSI混合噪声去除方面具有出色的性能。

为改善辐射图像质量，提出了一种基于Kalman滤波的降噪算法。该方法分析了辐射图像背景噪声的特征，在合理假设其为一阶Gaussian有色噪声的基础上改写了图像的观测方程；同时，采取NSHP（non-symmetrichalfplane）模型来构造图像的过程方程。然后使用Kalman滤波算法对图像进行滤波。实验结果表明，该方法有效减弱了辐射图像中混有的噪声，和传统滤波方法相比，更好地保持了图像的细节信息，体现了自适应的优点。这表明了Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的潜力。

处理性能好、注释比较全，可以参考

一种基于几何复杂度的高精度去噪算法，刘静静，许宏丽，为了去除点云复杂结构中的噪声，同时保留点云的细节及边缘特征，提出了一种基于点云分布几何复杂度的高精度去噪算法。首先，构造

代码可运行，含运行结果