经测试，具有不错的修复效果，缺点就是比较耗时。

为了提高信道在信噪比大范围变化环境下信道估计的精度，确保高速铁路通信系统的可靠性，提出高铁场景下一种基于信噪比判决的双模切换信道估计算法。该算法利用离散卡—洛基扩展模型（discrete Karhunen-Loeve basis expansion model，DKL-BEM）及线性最小均方误差（linear minimum mean square error， LMMSE）算法进行信道建模和不同速度环境下的信道估计。仿真发现，当信噪比增大至某值时，基于ICI消除的二次信道估计算法性能劣于传统的DKL-BEM算法（出现交叉点），且交叉点值随速度的提高左移（小信噪比方向）。通过对参数分析和两种算法交叉点值的提取，给出交叉点随速度变化的移动轨迹，自适应地实现两种算法的切换，提高信道估计算法的适应性和有效性。

基于小波变换的雷达回波信号去噪方法研究，写出了一种mallat算法在小波中的应用，进行雷达信号的去噪

可用于音频信号处理的学习，兼容Octave！

SVD曲率谱降噪和快速谱峭度的滚动轴承微弱故障特征提取，刘鹏，汤宝平，针对轴承振动信号信噪比低，故障信号微弱，快速谱峭度分析选取共振中心频率和带宽不准确等问题，提出基于奇异值分解(Singular value de

针对通常利用的匹配滤波法对低信噪比雷达LFM（linear frequency-modulated）进行信号检测和估计的不足，提出一种联合Gabor-Radon变换方法。通过计算雷达回波的Gabor时频变换，得到2D含强噪声和弱直线LFM的时频分布图；然后，利用Radon变换能对直线和边缘进行快速检测、抗噪能力强的特点，对时频2D图像进行Radon变换，检测出微弱LFM信号；再设置合适门限可对时频分布图去噪，进行Gabor逆变换可以得到去噪的时域波形。仿真结果证明了此方法能在低信噪比下有效地检测出LFM信

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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。