具有有源和无源交叉耦合反馈的宽带低噪声放大器

强噪声背景下莫尔斯信号的自动检测与识别

EEMD 方法对信号进行噪声压制，matlab

白噪声MATLAB代码陷波滤波器 这是使用 matlab 对图像进行 Notch 过滤。 :backhand_index_pointing_down: 在这个例子中，我处理这张图片： 在这个练习中，我处理这张图片，最后我们过滤图像，最后你会看到结果和图片一样好和有用的图片，而不会对此产生噪音，然后当我们程序在脚本中间暂停时，你应该使用paint使用它，你应该把显示为亮星的白色地方变暗。 去除噪音前： 去除噪音后： 最后，当您输入任何键以继续您的代码操作时，您应该看到以下结果： :memo: 添加一名作者

针对LANDSAT-5 TM多光谱图像存在散粒噪声问题,提出一种基于异常探测和光谱归一化处理来检测及去除噪声的算法。视散粒噪声为强光谱异常,基于RX算子探测像元异常,根据异常分布统计特征确定含散粒噪声的像元;再以含散粒噪声的像元为中心,利用邻域内像元各分量上的光谱归一化分值,确定散粒噪声所在波段。利用邻域内具有最相似光谱的像元对应分量替换散粒噪声所在的像元分量。实验表明,该算法能够有效去除TM图像中的散粒噪声。

首先对原图像加椒盐噪声，之后经中值滤波 import cv2 as cv import numpy as np def noise(img,snr): h=img.shape[0] w=img.shape[1] img1=img.copy() sp=h*w NP=int(sp*(1-snr)) for i in range (NP): randx=np.random.randint(1,h-1) # random randy=np.random.randint(1,w-1) if np.rand

加性噪声与乘性噪声的性质，区别和联系，继而进行选择和判断。

介绍两个JAVA语言开源的JSON对比工具。 1，对于单元测试对比JSON，可使用文档中第一个工具集。 2，对于API响应JSON数据，需要对比时使用文档中第二个工具集，可以指定忽略噪声字段，比较强大。 不废话：https://github.com/kvnxiao/jsonequals 使用至今，发现对JsonArray的顺序是必须判断的，需要自定义修改。

添加高斯白噪声的MATLAB代码，高斯白噪声经常被作为噪声被添加在图片等上，作为水印

高斯噪声下粒子滤波用于目标跟踪的程序,详细注释