py-webrtcns WebRTC噪声抑制的Python接口 此目录包含预编译的.so文件，可以直接使用。 在build/lib.linux-x86_64-2.7预编译的.so文件，名为_simple_ns.so 。 如何重新编译so的文件 设置痛饮 运行swig -python simple_ns.i 此步骤将生成两个新文件： simple_ns_wrap.c和simple_ns.py 运行python setup.py build 此步骤将在build/lib*生成.so文件 如何使用.so文件 您可以使用test.py测试WebRTC降噪基本功能。

本论文的目的是研究并实现对pA级微弱直流电流的高精度检测。微电流即微弱电流，属于“微弱信号”范畴

有关电机控制转矩脉动和噪声控制的论文

针对远距离数字全息成像中波前畸变和散斑噪声对成像质量的影响，实验研究了基于图像指标优化的波前校正技术，以及基于孔径分割的多帧图像平均散斑噪声抑制方法。建立了数字离轴全息实验装置，针对系统自身像差，采用梯度下降算法，以图像清晰度为优化指标进行了波前校正实验；在此基础上通过孔径分割，重构出多帧散斑噪声分布各异的目标图像，进行平均运算。结果表明，基于图像清晰度优化的波前校正技术能够有效消除波前畸变，提高成像分辨率；采用基于孔径分割的多帧图像平均方法能够在一定程度上消除目标图像的散斑噪声，获得更高的成像质量。

两步降噪 (TSNR) 技术消除了恼人的混响效应，同时保持了决策导向方法的优势。 然而，包括 TSNR 在内的经典短时降噪技术会在增强语音中引入谐波失真。 为了克服这个问题，实现了一种称为谐波再生降噪 (HRNR) 的方法，以改进用于计算频谱增益的先验 SNR，如 Plapous 等人提出的那样，能够保留语音谐波。 （“用于语音增强的改进的信噪比估计”，IEEE Transactions on ASLP，第 14 卷，第 6 期，第 2098 - 2108 页，2006 年 11 月）。 %% 带有嘈杂语音文件 car.wav 的示例>> [x,fs] = audioread('car.wav'); >> [out,~] = WienerNoiseReduction(x,fs,10000) % 前 10000 个样本是噪声样本（不含语音） >> soundc(out(1:122000)

基于speex开源库实现的噪声抑制，可以直接运行，里面有测试文件

行业-电子政务-互电容触控感测电路及噪声抑制方法.zip

行业分类-电信-一种多层自适应形态滤波重力信号噪声抑制方法.rar

卡德姆斯 Cadmus是一个图形应用程序，可让您在任何通信应用程序中实时消除音频中的背景噪音。 Cadmus会在您的外壳上添加一个通知图标，使您可以轻松地选择一个麦克风作为信号源，然后创建一个PulseAudio输出，以消除所有记录的背景噪音（键入，环境噪音等）。如果您觉得该应用程序有用，请留下 :star: - 它有助于！ 关于和用法 尽管Windows和MacOS上有软件（Krisp，RTX Voice等）可实时消除录制音频中的背景噪音，但Linux上似乎不存在用户友好的解决方案。编写Cadmus就是为了解决这一缺陷，它使用户可以删除Discord / Zoom / Skype / Slack / etc等呼叫中音频的背景噪音，而无需使用命令行。它主要是@werman的的GUI前端。 运行Cadmus时，您会看到一个新的通知图标，其中显示了所选外壳中的麦克风。单击时，您将能够选择要抑制其噪音的

集成电源噪声抑制的时钟源简化FPGA系统的电源设计.pdf