图像去噪追求的目的是既能去除图像中的噪声，同时又能较完整的保持图像的细节信息。在研究几种基于中值的椒盐噪声去除方法基础上，设计了一种有效去除图像椒盐噪声的开关中值滤波器。提出的算法首先利用图像灰度值的两个极值把像素点分为信号点和可能噪声点。在滤波阶段，对于信号点保持其灰度值不变， 对于可能噪声点分两步进行处理: 根据噪声密度决定滤波窗口尺寸并判断滤波窗口内是否包含信号点，如果无信号点则以窗口内像素的中值作为可能噪声点的恢复值，这一步可对误判噪声点进行纠正; 而其余可能噪声点采用极值舍弃滤波和递归滤波估计其灰度值，滤波窗口尺寸固定为3×3，这一步用来去除噪声和保持图像细节。实验结果表明，本文算法在主客观方面都优于相比较的方法，且对不同水平的椒盐噪声都具有较好的去除性能。

泊松分布MATLAB代码实用的True Shot噪声发生器 该存储库在考虑图像传感器全阱和分辨率的同时会产生真实的镜头噪声。 在中篇文章中有描述 入门 这些说明将说明如何使用实用的True Shot噪声发生器项目。 先决条件 MATLAB> = 2015a 项目结构 photoelectrons2graylevel.m将光电子数转换为像素灰度值的功能 graylevel2photoelectrons.m用于将像素灰度值转换为光电子数的函数 custome_poissrnd.m基于Donald Knuth的位置处理随机数生成器- 运行示例代码 现在，您应该main.m以确保项目正常运行。 该测试将一个干净的图像作为输入，并产生一半干净的一半噪点的图像。 贡献 永远欢迎捐款！ 请先阅读。 作者 埃雷兹（。）

LTE上行探测参考信号噪声估计算法研究.doc

一级倒立摆状态空间建模，离散化，Matlab仿真，添加高斯噪声并采用卡尔曼滤波去噪

在Cadna/A软件中建立了城市高架道路的计算模型,并根据预测车流量进行噪声预测,结果表明Cadna/A软件可在设计初期为建设项目的可行性提供可靠的相关依据.

比较小波分析和傅里叶变换分析信号去噪声的能力,分析彼此之间的去噪能力

以单片机MSP430F449为控制核心，设计了一个5 V单电源供电的低噪声宽带放大器。采用单位增益稳定低噪声运放OPA820作为前级放大，高速运放THS3091作为末级放大，其中利用DC-DC变换器TPS61087将5 V电压转化为18 V从而为末级放大电路供电。此外，系统还采用12位高速A/D转换器ADS803实现了测量并数字显示放大器输出电压峰峰值的功能，测量误差小于5%。本系统最高电压增益达到43 dB，上限及下限截止频率达到15 MHz和20 Hz，在50 Ω负载上，最大不失真输出电压峰峰值为4.2 V。系统的输出噪声小于200 mV。

大数据-算法-谐和与白宽带噪声激励下强非线性系统随机动力学与控制.pdf

高斯白噪声matlab代码MCI 多通道复杂度指数（MCI）的计算算法 该代码实现了用于计算多通道系统中复杂度指数的MCI算法，其描述如下： [1] M. Nardelli，EP Scilingo，G。Valenza，“用于多器官生理复杂性评估的多通道复杂性指数（MCI）”，《物理学A：统计力学及其应用》，2019年， 此度量标准依赖于一种用于重建多元相空间的新颖方法，其中，每个序列都使用其适当的时间延迟进行嵌入。 然后，MCI使用模糊规则考虑相空间距离的估计，并且可以在两个不同的时标值范围内进行计算，以研究短期和长期动力学。 使用三通道高斯白噪声和1 / f噪声系统，Henon映射和Rossler吸引子的合成序列以及可公开获得的生理序列（参见文章）对算法进行了评估。 版权所有（C）2019 Mimma Nardelli，Enzo Pasquale Scilingo，Gaetano Valenza 该程序是免费软件； 您可以根据知识共享许可：Attribution 4.0 International的条款使用它。 如果您使用此程序来支持已发表的研究，请引用参考文献[1]。 如果您在软件

摘要：利用噪声和信噪比的理论公式及等效电路模型，分析光电二极管检测电路噪声产生的原因．给出低噪声光 电检测电路的设计原则，并设计基于光电二极管低噪声前置放大电路．结果表明：光电二极管的噪声主要是光转换器件 内部电阻及PN结中载流子随机涨落引起的热噪声和散粒噪声，该噪声与光电二极管结构、材料、温度、工作电压及外部 环境的干扰有关；前置放大电路的噪声主要与前置放大器的噪声电压、噪声电流、温度变化及反馈电阻有关