中值滤波器是一种非线性数字滤波技术，常用于通过拉普拉斯分布去除噪声。 中值滤波器的主要思想是逐个条目遍历信号条目，用相邻条目的中值替换每个条目。 邻居的模式称为“窗口”，它在整个信号上逐项滑动。

利用MATLAB GUI设计平台，用窗函数法设计FIR数字滤波器，对所给出的含有噪声的声音信号进行数字滤波处理，得到降噪的声音信号，进行时域频域分析，同时分析不同窗函数的效果。 实现的功能有： 打开文件：选择路径打开wav格式的音频文件，自动生成音频的原始波形与频谱。 加入噪声：有两种噪声可以选择加入，一种是白噪声，其频率蔓延整个频谱；一种是特定频率的噪声，可通过输入频率加入单一频率的噪声。加入噪声后自动绘制加入噪声后的波形与频谱。 滤波处理：首先输入滤波器通/阻带的开始频率与截止频率（若为低/高通类型滤波，则只需输入开始频率；若为带通/阻类型，则开始与截止都要输入；输入频率值为真实频率值，可根据频谱图进行判断 ），之后选取窗函数和滤波类型，将会生成滤波处理后的波形与频谱。 音频播放/停止：可随时播放/停止原始、加噪、滤波处理后的音频。 图片导出：将波形、频谱图片一张张导出保存，可选的格式有jpg、png、bmp、eps。 保存文件：将加躁/滤波后的音频导出保存。

用卷积滤波器matlab代码Tensorflow中的VDSR 使用非常深的卷积网络实现精确图像超分辨率的Tensorflow实现。 GT 双三次 神经网络 VDSR 实施细节 网络架构 层 层数 过滤器尺寸 输入，输出通道 激活功能 输入层 1个 3 x 3 （1，64） ReLU 隐藏层 18岁 3 x 3 （64，64） ReLU 输出层 1个 3 x 3 （64，1） -- 实施细节 损失函数 均方误差（Euclidean损失） 剩余学习 正则化 与原始纸张不同，不使用正则化 优化 权重初始化：He方法 偏差初始化：零初始化 亚当优化器 学习率：0.0001 纪元：60 批次大小：128 每个时期的迭代次数：6418 没有学习率衰减，使用了梯度裁剪 训练数据集 使用具有数据增强（旋转或翻转）的291个图像数据集 资料扩充 以（1.0，0.9）比例缩小 旋转（0、90、180、270）度 左右翻转 生成了超过700,000个补丁对（最大20GB） 安装 git clone https://github.com/jinsuyoo/VDSR-Tensorflow.git 要求 您需要执

粒子滤波器matlab

用卷积滤波器matlab代码CRF-RNN用于语义图像分割 现场演示： 更新： 版本现已可用。 现在，我们支持最新的Caffe未来版本。 该软件包包含ICCV 2015论文中发布的“ CRF-RNN”语义图像分割方法的代码。 本文最初在NET中进行了描述。 基于此代码的在线演示在2015 ICCV上获得了最佳演示奖。我们的软件基于深度学习库构建。 当前版本由以下人员开发： ，，，和Suzhizhong。 导师： 我们的工作允许计算机识别图像中的对象，而我们的工作的与众不同之处在于，我们还可以恢复对象的2D轮廓。 目前，我们已经训练了该模型以识别20个班级。 该软件可以让您在自己的图像上测试我们的算法–试试看是否可以欺骗它，如果您得到一些好的示例，可以将其发送给我们。 我们为什么这样做？ 这项工作是为弱视者打造增强现实眼镜项目的一部分。 请在此处阅读有关内容。 有关演示和有关CRF-RNN的更多信息，请访问项目网站：。 如果您使用此代码/模型进行研究，请引用以下论文： @inproceedings{crfasrnn_ICCV2015, author = {Shuai Zheng and

Butterworth滤波器Matlab实现

最小均方差滤波器MATLAB代码 Adaptive-Filter-Minimum-Mean-Square-Error- The adaptive minimum mean square error filter for noise removal for image processing coded in Matlab.

【老生谈算法】卡尔曼滤波器matlab.doc

用卷积滤波器matlab代码 杨凌霄 该存储库包含未发布的技术报告的Matlab代码（也包含在此存储库中）。 声明：该报告已被一些顶级会议拒绝。 作者是个懒惰的人，不会重新提交任何其他会议或期刊。 但是作者本人认为这是一件好事，可能对其他人有所帮助。 介绍 最先进的轻量级跟踪器（大约100 KB） 先前有关回归跟踪器的大多数研究主要是探索用于特征提取的深层模型，然后使用复杂的体系结构进行在线检测。 这样的系统具有大量可训练的参数，从而带来严重过度拟合的风险。 而且，日益复杂的模型严重损害了许多实际应用的速度。 最近，已经提出了几种基于轻型结构的判别相关滤波器（DCF）来跟踪问题，而它们的性能却远远落后于一些最新的跟踪器。 我们认为，DCF经常学习单个线性模板，无法很好地将目标与周围环境区分开。 此外，在此类跟踪器中通过线性插值进行的模板更新将包括许多嘈杂的示例，从而降低了训练后的模型的质量。 在本文中，我们提出了一个简单而有效的系统，称为LiteCNT。 对于整个跟踪过程，我们的算法仅包含三个卷积层。 另外，引入了多区域卷积算子以进行回归输出。 这个想法很简单，但是功能强大，因为它使我

用卷积滤波器matlab代码DBSRCNN 对超分辨率卷积神经网络进行去模糊处理。 DBSRCNN网络 DBSRCNN-Keras 此代码用于处理模糊的低分辨率图像，以获得去模糊的高残留图像。 如果此代码对您有帮助，请引用本文：使用深度卷积神经网络进行图像去模糊和超分辨率，F.Albluwi，V.Krylov和R.Dahyot，IEEE信号处理机器学习国际研讨会（MLSP 2018） ，2018年9月，丹麦奥尔堡，丹麦。 依存关系 的Python 3.6.5 TensorFlow 1.1.0。 Keras 2.2.2。 Matlab。 Matconvnet。 产生资料 通过高斯滤波器（imgaussfilt）在不同级别（sigma = 1、2、3和4）上模糊图像。 使用放大系数= 3使用“双三次”功能调整图像大小，最近发表的论文通常使用Matlab生成低分辨率图像。 与SRCNN网络进行公平比较； 使用了训练集Yang91。 训练 使用matlab生成训练补丁：运行generate_train.m和generate_test.m。 使用带有TensorFlow（tf）的Keras作为后