Android4.1提供了开源项目WebRTC中噪音抑制，回声消除、静音 检测、自动增益控制模块的实现。但是Android手机中有很多不支 持这些功能，所以最好还是使用WebRTC中的C/C++代码进行编译。 本例简单测试了下噪音抑制和回声消除功能，效果还不错。

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离散小波变换dwt matlab代码论文代码“使用完全卷积去噪自动编码器消除细胞外神经记录中的噪声” 抽象的 细胞外录音受到大量噪声源的严重污染，使降噪过程成为一项极具挑战性的任务，必须对其进行有效的尖峰分拣才能解决。 为此，我们提出了一种利用此问题的端到端深度学习方法，该方法利用了完全卷积去噪自动编码器，该编码器学会了从嘈杂的多通道输入中产生干净的神经元活动信号。 在模拟数据上的实验结果表明，我们提出的方法可以显着改善受噪声破坏的神经信号的质量，优于广泛使用的小波去噪技术。 要求 Python（已通过v3.8测试）：用于数据生成和网络开发 Matlab（经过R2020b测试）：用于开发小波去噪方法以比较网络的性能 为了安装必要的Python库，请运行以下命令： pip install -r requirements.txt 注意：要运行数据集生成脚本，您还应该安装MEArec Python库。 可以找到说明。 数据集 用于训练和评估的细胞外录音有两种格式，即.mat和.tfrecord 。 . |-- data/ | |-- mat/ | |-- TFRecord/ . 数据组织如下

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本文提出了一种基于经验模态分解法来消除测量光电容积脉搏波中的运动伪迹。实验结果证明了该方法有效抑制噪声、提高了信噪比，并提高脉率的检测效率。

用于学习Partitioned Block Frequency domain adaptive filter (PBFDAF)实现长延时回声消除的一种方法。细细品味文中的算法实现公式，能快速明白PBFDAF的实现过程。

认知无线电中消除干扰的频谱礼仪，张志伟，孔祥维，认知无线电是解决频谱枯竭的有效方法，其关键技术是频谱感知和动态频谱分配。分析了认知无线电在授权频带和非授权频带内应用时遇

以光电跟踪测量系统可见光镜头为例，通过对镜头进行仿真分析，寻找杂散光斑形成原因，然后进行杂散光抑制设计，并与实际测试结果对比，验证软件分析方法的可靠性。对光学系统建立软件分析模型，确定一次散射路径，对2°~3°内各离轴角分别进行杂散光分析，找出主要杂散光源。与实际光学系统测试结果对比，以确定分析的正确性。仿真分析结果表明：离轴角在2.20°~2.65°之间，杂散光在像面中心形成明显杂散光斑，点源透过率(PST)为2.92×10-4。最后通过修改结构，消除杂散光斑，PST 降为3.53×10-5。软件分析得到镜头的杂散光斑及其来源，与实际测试结果一致，验证了软件分析方法的正确性与准确性。