图像小波变换去噪matlab代码IAFNNA：各向同性和各向异性过滤范数NESTerov算法 本文使用NESTA实现各向同性和各向异性过滤规范最小化的python过滤规范的实现： 基于NESTA的Matlab代码：如果使用此代码生成论文，请同时引用以下两篇论文： @article{lima2020isotropic, title={Isotropic and anisotropic filtering norm-minimization: A generalization of the TV and TGV minimizations using NESTA}, author={Lima, Jonathan A and da Silva, Felipe B and von Borries, Ricardo and Miosso, Cristiano J and Farias, Myl{`e}ne CQ}, journal={Signal Processing: Image Communication}, pages={115856}, year={2020}, publisher={E

kmeans 分析matlab代码CS 221 最终项目代码 2015 年 12 月 8 日 我的大部分分析都是在 python 中完成的。 请按以下顺序查看代码： 自编码器.ipynb。 在这个 ipython notebook 中，我加载数据，然后使用 Keras 训练各种自动编码器。 我还测试了另一个 python 包 Theanet，但它没有给我想要的那么多控制权。 训练完自动编码器后，我会保存它并将其传输到服务器，在那里我可以执行更重的计算。 Method_pipeline.m。 此 MATLAB 文件加载编码数据和表达式矩阵。 它运行 ADMM (jz_ADMM.m)，在某些点使用收缩算子 (jz_shrink.m)，求解方程。 5 在纸上。 此代码为各种 lambda 输出一系列 U。 分析.ipynb。 在这个 ipython notebook 中，我使用各种函数对 Method_pipeline.m 生成的矩阵执行 kmeans 聚类和可视化 (PCA)。 请参阅代码中的注释以获取更多详细信息。

相干性：基于相干函数的双麦克风降噪

《3D point cloud denoising using graph Laplacian regularization of a low dimensional manifold model》PPT链接：https://blog.csdn.net/weixin_43042683/article/details/120369183?spm=1001.2014.3001.5501

通过对TCDl50lD输出图像信号特征的简要分析，分别阐述了内、外2种除噪方法，并给出了相应的时序，再利用Quartus II 7．2软件平台对TCDl501D CCD驱动时序及AD9826的采样时序进行了设计及结果仿真，使CCD的驱动变得简单且易于处理，这是传统逻辑电路无法比拟的，对其他CCD时序驱动及后续处理提供了一定的参考价值。

matlab除噪声代码DD-SRAD DD-SRAD代表距离驱动散斑减少各向异性扩散，用于消除SAR时间堆栈的噪声。 该代码是为与MATLAB一起使用而编写的。 用于对合成Kong径雷达数据的时间堆栈进行去噪，但可用于随时间推移而被噪声破坏的任何图像数据。 可以在下面列出的相关论文中找到更多详细信息。 如果使用此代码，请引用以下内容： N. Tabassum，A。Vaccari和S. Acton，“通过合成Kong径雷达时间堆栈的距离驱动各向异性扩散进行斑点去除和变化保留”，《数字信号处理》，第1卷。 74，第43-55页，2018年。 该代码提供了两个数据集，一个是合成生成的，另一个是一组实际SAR幅度数据。 原始合成数据也包括在内以进行比较。 要运行演示，请运行DD_SRAD.m。 如有任何疑问，请联系。 谢谢！

通过Matlab模拟了随机产生的一定概率分布的信号序列,叠加高斯噪声后利用最大后验概率(MAP)检 测到的误码率,做出BER～SNR曲线,并与理论计算得到的曲线进行比较,两者吻合

高速光传输系统中基于光滤波效应的光信噪比监控

介绍了在加性高斯噪声干扰条件下，多种二进制通信系统信号的传递与最佳接收，根据蒙特卡罗仿真方法基本思想，建立在加性噪声干扰下的相关检测系统蒙特卡罗仿真模型。模型通过Matlab软件方法实现，最终仿真结果与对应系统的理论误码率基本符合。

超分辨荧光成像实验的分辨率和成像质量与实验过程中收集到的荧光分子光子数和背景噪声有着密切的关系。为了实现低光子数、高背景光下的快速超分辨荧光显微成像,利用所提卷积神经网络算法实现了对极低信噪比信号的恢复,并结合重构网络进行了超分辨成像。结果表明:利用该方法可以实现荧光信号在低信噪比下的有效恢复,峰值信噪比可达27 dB,明显优于同类的其他两种算法。该方法还可以配合Deep-STORM重构网络在低信噪比下实现快速的超分辨成像。重构结果的归一化均方误差为7.5%,分辨率相较其他算法有明显提升。实验条件下的重构结果验证了该方法的能力,为弱信号下的荧光快速超分辨成像提供了可行方案。