提出了一种应用快速傅里叶变换算法提高哈特曼夏克波前传感器波前重构实时性的快速算法。在根据波前斜率值应用最小二乘法估计波前相位的过程中,应用快速傅里叶变换算法进行方程的对角化和相位值的解耦,算法精度高、稳定。空间分辨率越高,算法实时性的优越性就越显著。

基于自适应小波阈值的SAR图像去噪算法

自适应陷波器设计课件+程序

空时自适应杂波程序

自适应信号处理课程，自适应Notch滤波器（陷波器） 仿真 可以参考博客， https://blog.csdn.net/qq_33941436/article/details/81155640 博客内附详细原理 和 代码

脉搏波信号主峰对于人体生理参数的分析与诊断起到关键的作用.针对脉搏波信号主峰定位问题,提出自适应脉搏波主峰定位方法.预先去除脉搏波信号中的工频干扰和基线漂移,结合快速傅里叶变换与被测试者心率计算出脉搏波信号的单周期步长.在单周期步长内,仅采用幅度差值法即可定位脉搏波信号主峰.实验结果表明,所提出方法的查全率和查准率有显著提高,当潮波值和主峰值近似时,所提出方法能够避免单周期多主峰定位,减少主峰错误定位的数量,具有一定实用价值.

自适应陷波滤波器设计 在信号处理中经常要把某些单频(窄带)干扰信号去除，例如求系统采集信号中的把工频信号滤除。实际上有一个很好的方法，便是使用陷波器。在附件中给出了陷波器的设计技术，并举了例子。

很好的一个陷波滤波器~~~~能非常好的限制60HZ工频信号，呵呵~~~有帮助的！

维纳滤波音频去噪matlab代码小波去噪 基于多锥谱自适应小波去噪的Yu和Guizou语音增强的Matlab实现。 布雷西亚大学信息表示高级方法课程的最终项目，2018年。 众所周知，在大多数频域语音增强算法中遇到的“音乐噪声”部分是由于频谱的大方差估计所致。 为了解决这个问题，我们建议在本文中使用基于小波阈值的多方谱的低方差频谱估计器进行语音增强。 导出了一个短时频谱幅度估计器，该估计器结合了小波阈值多峰频谱。 听力测试表明，与子空间和MMSE算法相比，多锥频谱估计与小波阈值结合可抑制音乐噪声并产生更好的质量。 用法 执行SpeechEnhancement.m。 您将需要手动更改代码中的音频路径。 要迭代算法： 一次执行所有代码； 按以下顺序重复各节： 带Multitapers的PSD估计 DWT +阈值+维纳过滤器 重建与结果

振动信号频率跟踪的反馈修正自适应陷波频率器法