【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：心电信号预处理_滤波去噪_QRs波检测 P波_T波检测_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

用于图像融合/图像去噪/图像增强的数据集以及使用平均法和最大值法进行图像融合的两个 MATLAB 文件

关于图像的噪声，可以这样理解：妨碍眼睛或者视觉传感器对接收到的图像进行理解或分析的因素，例如透过窗户看窗外的风景，但是却有一层“雾水”使得窗外风景在你眼中变得朦胧，窗外实际的风景显然不是如此的，所以这层“雾水”就相当于噪声了。一般噪声是不可预测的随机信号，只能用概率统计的方法去认识，但是图像噪声又不可忽视，它存在于图像处理的输入、采集、处理的各环节以及输出结果的整个过程，特别是图像的输入、采集部分，该部分的噪声是个很关键的因素，如果输入的时候就跟随着较大噪声，之后的环节也将受到影响。因此一个良好的图像处理系统，都会将减少前级噪声作为一个主要的目标，去噪是图像处理中极为重要的步骤，由于噪声并不能完全去除，因此也可以称作是降噪。 去噪步骤 二维图像信号用二维小波分析的去噪步骤含三步，即： 1）、对图像信号s进行小波分解：选择好小波以及小波分解的层次N，然后计算图像信号s到第N层的分解。 2）、对高频系数进行阈值量化：从1到N的每一层，选择一个阈值，并对该层的高频系数进行软阈值量化处理。 3）、二维小波的重构：根据小波分解的第N层的低频系数和经过阈值量化处理的从第一层到第N层的

基于K-SVD算法的图像去噪算法的matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

小波变换

使用小波包对一维信号进行降噪或压缩实例分析.m

利用小波降噪预处理的时频分布分析柴油机漏油故障。诊断实例为斯太尔实车发动机漏油故障，振动传感器放置在第3、第4缸中间，设置故障为第3缸油路漏油，同时采集振动信号和第4缸喷油压力信号，采样频率为12.8kHz，发动机转速为1300r/min，Sig1.txt是正常工况下第4缸上止点后两个工作循环的振动信号，Sig2.txt是第3缸漏油工况下的振动信号。 如有任何疑问，请私信博主。

该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

均值滤波步骤 1. 使用一个NxN的模板取出图像中部分值。 2. 将模板内的像素值求和并取平均。 3. 用平均值替换模板中心点像素值。 4. 移动模板，重复步骤1，直到模板不能再继续移动。 该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

维纳滤波算法流程 1. 将图像分割成多个MxN块，估计像素的局部均值和方差： 2. 估计噪声功率，使用局部方差的均值作为噪声功率估计值： 3. 使用维纳法估计MxN块内所有像素的灰度值： 4. 使用估计值替换块中原像素值。 5. 合并多个图像块，得到滤波后图像。 该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。