lms滤波器matlab代码主动噪音控制 概述 声学噪声在工业设备和汽车中产生了主要问题。 已经证明，控制噪声的无源技术价格昂贵，占用大量空间并且在低频时无效。 这使我们进入了主动噪声控制。 主动噪声控制涉及根据叠加原理，使用电声或机电系统消除不想要的噪声。 ANC解决了被动技术的大多数缺点。 ANC系统也更便宜且体积更小。 ANC系统必须具有适应性，以应对噪声的变化。 该项目的想法是检查此类ANC系统并分析其实现。 目标 了解有关自适应滤波的知识：对自适应信号处理和常见的自适应滤波方法有一个不错的了解。 检查用于ANC的常见自适应滤波算法：了解和分析LMS和Filtered-X LMS算法的工作。 实施一些算法并测试其工作原理：从头开始实施LMS和Filtered-X LMS算法。 请检查以获取有关该项目的更多详细信息。 该存储库的内容如下 ├── Code │   ├── Basic_LMS.m │   ├── Basic_NLMS.m │   ├── Filtered_X_LMS.m │   ├── Filtered_X_NLMS.m │   ├── anc.wav │   ├─

偏振频域光学相干层析成像（OCT）中图像质量受散斑噪声影响较大，散斑噪声会使图像细节变模糊，降低图像清晰度。针对此问题，提出了一种分光谱降低偏振频域OCT散斑噪声的方法。该方法将系统的全光谱信号分为多个光谱信号，对每个分立的光谱信号进行窗函数滤波，单独进行常规数据处理，然后将处理后的各个分光谱进行平均合成，达到降低散斑噪声的目的。利用Matlab进行仿真，同时搭建实验系统对离体生物样品鸡胸肉进行检测。实验结果表明，该方法可有效降低散斑噪声，提高偏振图像质量。

Boll 79提出的增强含噪语音信号的频谱减法方法。该方法实现了论文中提出的频谱平均和残余降噪。 请注意，语音信号的前 0.25 秒假定仅为噪声，并用于对噪声信号进行建模。

1.钢板表面划伤数据集 2.钢板表面孔洞数据集 3.钢板表面焊缝数据集 4.该数据集由铝型材数据集和德国DAGM数据集混合制作，铝型材数据集有10个类别，选择上述三类，德国DAGM数据集也有10个类别，选取其中上述三个类别。 5.部分标签文件手工标注 6.共4282张jpg图片和其对应的4282个xml格式的标签 7.经过整理，直接可以用 8.由于文件有1.67G所以分两次上传 9.第一部分

1.钢板表面划伤数据集 2.钢板表面孔洞数据集 3.钢板表面焊缝数据集 4.该数据集由铝型材数据集和德国DAGM数据集混合制作，铝型材数据集有10个类别，选择上述三类，德国DAGM数据集也有10个类别，选取其中上述三个类别。 5.部分标签文件手工标注 6.共4282张jpg图片和其对应的4282个xml格式的标签 7.经过整理，直接可以用 8.由于文件有1.67G所以分两次上传 9.第二部分

该程序分别给出了对于⼀幅受椒盐噪声污染的图像，平均平滑、⾼斯平滑和中值滤波的处理效果。

输出电压相对于电压参考的短期变化即为噪声。参考电压噪声一般发生在以下两个频段：短期噪声在0.1Hz~10Hz,宽带噪声在10Hz~1kHz。由于噪声电压一般与参考电压成正比,故常用每百万分之一 (ppm) 来表示噪声,并借此使每百万分之一值恒定。

KNN均值滤波器的效果（椒盐噪声）

分别在2幅灰度图像中加入一定量的高斯噪声和椒盐噪声，噪声强度自定。然后采用3×3的均值滤波器和3×3中值滤波器分别对噪声图像进行处理，给出两种处理方法的峰值信噪比(PSNR)；仿效“中值滤波”的方法，对原图像分别进行“极大值滤波”和“极小值滤波”，对所形成的图像给出说明。

高斯白噪声、有色噪声MATLAB程序，超详细，值得推荐！ 产生高斯白噪声的程序，信号加载高斯白噪声的程序，产生有色噪声的程序。