基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究，简单介绍一般图像去噪方法，详细介绍贝叶斯模型以及用于小波去噪的方法

语音信号处理-降噪算法模型：内含数据集以及源码

针对奇异值分解信号降噪方法中吸引子轨迹矩阵（Hankel矩阵）结构的确定，以及有效奇异值的选择两个关键问题，提出了一种基于遗传算法的奇异值分解信号去噪算法。首先，利用原始信号构造Hankel矩阵，运用遗传算法对矩阵结构进行优化，然后对含噪声信息的矩阵进行奇异值分解，最后通过K-medoids聚类算法确定有效奇异值个数，对有效奇异值和其对应的向量进行奇异值分解反变换，还原原始信号，达到去噪目的。通过仿真实验并与小波包变换、小波变换以及传统快速傅氏变换（FFT）去噪方法相比较，结果表明该算法具有良好的去噪效果。

BM3D 用于 BM3D 去噪算法的 C 程序 执行示例： 下面描述的执行循环也是由给定的bash脚本example_cycle完成的，可以直接执行，以免把所有的步骤都单独打出来。 执行 Makefile 通过调用“param_gen”生成参数文件示例： ./param_gen ht 11 9 50 25 50 50 0.321 0.101 0.3105 通过调用“noising”生成嘈杂的图像例如： ./noising 50 path/to/source_image.png target/path/ 通过调用“bm3d”执行主程序 示例： ./bm3d path/to/noisy/image.png path/to/params_file.txt 评论： 通过更改参数，执行时间会有很大的不同。 当您选择avg作为收缩类型时，循环所需的时间最短，因为这样将省略 DCT 的计算。

针对煤矿机械关键零部件超声检测时受到煤矿现场非线性、非平稳噪声干扰的问题,研究了超声信号的自适应去噪方法,将超声信号分解成独立的IMF分量,并得到各IMF分量的频谱,选择与探头中心频率相近的各IMF进行重构,提高了信噪比。

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点,在大尺度下设置阈值,去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上,采用自适应阈值的方法,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明,与单一阈值去噪方法相比,该方法不仅可以保留图像边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比 2～5 dB。

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

短时FFT降噪的论文（英文）与matlab仿真程序

使用经典去噪算法，BM3D进行图片去噪，该方法确实有效，它不仅有一个较高的信噪比，而且视觉效果也很好。

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