【信号去噪】基于谱减法和维纳滤波实现语音去噪含Matlab源码

matlab中噪声代码 cdtv A new algorithm for image denoising 简介 本算法基于 Coordinate Descent , 求解 L0-TV 图像去噪模型。L0-TV 的论文见 代码使用的是 Matlab 和 C/C++ 混合编程的方法，并行版本使用的是 Pthreads ，当然也有纯 Matlab 版本的。目前只写了用于 512*512 黑白图片的代码。由于模型对于 RGB 三层有可分性，所以可以将代码分别作用到 RGB 三层，即得彩色图片的去噪结果。代码在 Ubuntu 14.04 bit 和 Matlab 2014a 的环境下编译通过。 使用 在 Matlab 下面输入： mex pcdtv.c 即可得到非并行版本的链接库，使用 U=pcdtv(lambda,B) 即可运行程序，其中 B 是损坏的图片（程序目前只支持 512*512 大小的），建议先将 B 的取值都限制到0 到 1 的范围内，这时 lambda=5 较为合适， U 是结果 。 在 Matlab 下面输入： mex mex_pcdtv2.c -lpthread 可以得到使用

点云的数据滤波去噪的处理实现，程序简单易懂。希望能帮助大家。

近年来基于铁矿近红外光谱数据建模的方法已成为铁矿成分分析的主要方法之一,由于各种因素的影响,数据中存在大量噪声,这对铁矿建模精度影响较大。文中采用平滑算法和傅里叶变换对磁、赤铁矿样本进行去噪处理,研究结果表明:傅里叶变换的去噪效果是两种方法中最好的;平滑算法中磁、赤铁矿分别采用9点线性加权、9点二次加权平滑方法的去噪效果最好。上述结果对磁、赤铁矿近红外光谱数据去噪方法的选择及后续研究具有指导意义。

block-match denoising algorithm，BM3D降噪算法matlab实现

VDN 要求和依存关系 Ubuntu 16.04，CUDA 10.0 Python 3.6，Pytorch 1.1.0 详细信息（请参阅environment.yml） 图像去噪 非IID高斯噪声消除 在训练阶段，我们使用， 的源图像作为 ，并使用高斯核生成了噪声的方差图。 但是，在测试阶段，采用了三种不同的方差图来生成噪声图像，以验证VDN的一般性。 测验 python demo_test_simulation.py 训练 从以上链接下载源图像。 准备测试数据集： python datasets/prepare_data/simulation/noise_generate_nips_niid.py 开始培训： python train_simulation.py --simulate_dir source_imgs_path --eps2 5e-5 真实的

在通信技术的发展中，通信系统的仿真技术是一个技术重点。本文将着重讨论模拟通信系统中的调制解调系统的基本原理以及抗噪声性能，并在MATLAB软件平台上仿真实现几种常见的模拟调制方式。最常用最重要的模拟调制方式是用正弦波作为载波的幅度调制和角度调制。常见的调幅（AM）、双边带（DSB）、残留边带（VSB）和单边带（SSB）等调制就是幅度调制的几个典型实例；而频率调制（FM）就是角度调制中被广泛采用的一种。在线性调制系统中，文中将以调幅（AM）、双边带（DSB）和单边带（SSB）为说明对象，从原理等方面进行分析阐述并进行仿真分析；而在非线性调制中，以常用的调频（FM）和调相(PM)为说明对象，说明其调制原理，并进行举例仿真分析。利用MATLAB对模拟调制系统进行仿真，将结合MATALB模块和Simulink工具箱的实现，并对仿真结果进行分析，从而更深入地掌握模拟调制系统的相关知识。

这个包包含使用去噪灰度图像的 Matlab 代码BlockShrink[1] 使用抽取小波变换实现。 我们执行使用可免费下载的 Wavelab 850 工具箱进行小波变换来自http://www-stat.stanford.edu/~wavelab/ 。 本软件为非优化Matlab代码，仅供非商业用途和研究目的。 如果您发现任何错误或有任何建议， 请与我联系。 参考： [1] 周登文、沈晓柳，《图像去噪使用块阈值”，2008 年图像和信号大会加工，中国海南三亚，2008 年 5 月，第 335-338 页。 设计：周登文zdw@ncepu.edu.cn 计算机科学与技术系华北电力大学（北京）（NCEPU） 菲尔斯： DenoiseFun.m：使用 BlockShrink 去噪主要功能SubbandThresholding.m：对噪声子带进行阈值处理根据 BlockShrink 规则

阿罗哈Matlab代码健壮的ALOHA（仅GPU版本） 用于脉冲噪声消除的Hankel结构矩阵的稀疏和低秩分解（arXiv） 在启动功能强大的ALOHA之前，请确保已在您的计算机中正确安装了GPU，并请在文件夹“ bin”中修改compile_gpu.m。 然后，启动main.m文件以获取灰度图像中的随机值脉冲噪声。 *注：这些代码主要在带有GPU TITAN X的Matlab 2016a上运行（体系结构：Maxwell） 联系人︰金敬（）

人工智能-超声检测系统中信号降噪算法与缺陷的人工神经网络识别方法的研究与实现.pdf