内容概要：本文介绍了面向移动图像去噪任务的大规模数据集（Mobile Image Denoising Dataset, MIDD）及其高效的基线模型 SplitterNet。MIDD 数据集由超过40万对不同光线条件下拍摄的手机动态/静态照片构成，涉及20种不同传感器，并补充了用于精确模型评估的新测试集DPerview。SplitterNet 模型采用创新架构，在保证高精度同时实现了移动端高效推理速度（处理800万像素图片小于一秒），并在多种性能指标上超越先前解决方案。实验证明，训练后的模型在不同摄像头上的泛化能力尤为突出。 适合人群：研究者和技术开发人员，特别是从事图像去噪和深度学习应用于移动平台的研究人员及从业者。 使用场景及目标：本项目主要针对提高智能手机拍照质量的应用场合，旨在为研究人员提供丰富且高质量的真实世界图像样本以及高效的去噪模型，以改善各种环境光线下手机相机捕获的照片品质。具体应用目标涵盖快速在线去噪、多曝光融合增强等多个方面，最终使用户体验得到质变性的提升。

基于多种QAM调制方式下的AWGN信道性能分析与仿真：包含加噪声前后星座图及误码率、误符号率对比的十图程序解读,基于不同调制方式下AWGN信道性能的深入分析：4QAM、16QAM与64QAM的加噪前后对比与误码率、误符号率性能评估,基于4QAM，16QAM，64QAM调制方式下经过AWGN信道的性能分析 均包含加噪声前后的星座图、误码率和误符号率性能对比，该程序一共10张仿真图，可学习性非常强 ,4QAM; 16QAM; 64QAM; AWGN信道; 性能分析; 加噪声前后星座图; 误码率; 误符号率; 仿真图; 可学习性,4QAM、16QAM、64QAM调制在AWGN信道性能分析与比较

这是一份模拟了阵列输入信号及噪声，并验证了相对于阵列接收到的信号，阵列输出信号可以将信噪比提高M倍，其中M为阵列的阵元个数的代码。 代码中可以随意修改阵元个数、阵元间距、波束指向角度、信号频率等。 代码中关键部分均含有文字注释，完全不必担心看不懂。 无论是从仿真波形，还是计算的信噪比结果均能看出阵元数为M的阵列将信号的信噪比提高了M倍。

在雷达、导航等军事领域中,由于信号带宽宽，要求ADC的采样率高于30MSPS,分辨率大于10位。目前高速高分辨率ADC器件在采样率高于10MSPS时,量化位数可达14位,但实际分辨率受器件自身误差和电路噪声的影响很大。在数字通信、数字仪表、软件无线电等领域中应用的高速ADC电路,在输入信号低于1MHz时,实际分辨率可达10位,但随输入信号频率的增加下降很快,不能满足军事领域的使用要求。 ADC（Analog-to-Digital Converter）是将模拟信号转换为数字信号的关键部件，在现代电子系统中扮演着至关重要的角色。高速高分辨率ADC尤其在雷达、导航等军事领域中有着广泛的应用，因为这些系统通常需要处理宽频带信号，对ADC的采样率和分辨率有较高要求。通常，采样率需超过30MSPS（百万样本每秒），分辨率至少为10位。当前的高速高分辨率ADC技术已经能够实现超过10MSPS采样率时的14位量化位数。 然而，实际分辨率受到ADC器件本身的误差和电路噪声的影响。在数字通信、数字仪表和软件无线电等领域，当输入信号频率较低时，例如低于1MHz，可以达到10位的分辨率，但随着输入信号频率的增加，分辨率会迅速下降，无法满足军事应用的需求。 本篇文章重点探讨了在不依赖过采样、数字滤波和增益自动控制等高级技术的情况下，如何提高高速高分辨率ADC的实际分辨率，以最大程度地接近ADC器件自身的理论分辨率，进而提升ADC电路的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）。 ADC的信噪比是衡量其性能的重要指标，它直接影响到转换结果的精度。有效位数（Effective Number of Bits, ENOB）常用来表示ADC的实际分辨率。对于不采用过采样的情况，ENOB与ADC的信噪失真比（SINAD）有关，公式(1)给出了ENOB与SINAD的关系。SNR则是指输入信号有效值与ADC输出信号噪声的有效值之比，它与总谐波失真（THD）有关。当THD恒定时，SNR越高，ENOB越大。 影响ADC SNR的因素众多，包括量化误差（量化噪声）、非线性误差（如积分非线性误差INL和微分非线性误差DNL）、孔径抖动以及热噪声等。量化误差是ADC固有的，非理想ADC的量化间隔不均匀（DNL）会导致SNR下降。孔径抖动是由采样时钟不稳定引起的，它导致信号采样不一致，进而引入误差。热噪声源自半导体器件内部的分子热运动。 理想ADC的SNR可以通过计算量化噪声与输入信号电压有效值的比例得到，而实际ADC的SNR还会受到DNL、孔径抖动和热噪声等的影响。DNL会导致量化间隔不均匀，从而增加噪声；孔径抖动引起信号非均匀采样，增加误差；热噪声主要来源于半导体材料的热运动，对SNR也有负面影响。 通过深入理解这些影响因素，并在电路设计和器件选择上进行优化，文章中提出了一种高速高分辨率ADC电路。实测结果显示，当输入信号频率分别为0.96MHz和14.71MHz时，该电路的实际分辨率分别达到了11.36位和10.88位，显著提高了在高频信号下的转换精度。 提高ADC的信噪比和实际分辨率是一项复杂的任务，涉及到理论分析、电路设计和器件选择等多个层面。通过不断优化，可以克服高速高分辨率ADC在处理高频信号时分辨率下降的问题，从而更好地服务于军事和其他对信号质量有严格要求的领域。

路噪主动控制技术的实车应用与工程化产品开发 埃库特的ANC技术包含EOC(发动机主动降噪)和RNC(路噪主动 控制)。 除了可以提供ANC控制器本身， 埃库特还可以提供必要的技术 支撑， 帮助OEM完成ANC系统的定义： ➢ 汽车原始噪声测试与分析； ➢ 参考信号拾取传感器性能定义； ➢ 误差信号拾取麦克风性能定义； ➢ 扬声器与低音炮性能定义； ➢ 参考传感器安装位置选择； ➢ 误差麦克风安装位置选择； ➢ ANC控制性能验证

【图像去噪】基于matlab改进的小波阈值图像去噪（含PSNR）【含Matlab源码 2577期】

pytorch进行图像去噪处理的复现练习 DnCNN为经典图像去噪算法，论文地址为：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8554135 其网络结构如下： 复现的材料和数据集下载地址见ipynb文件中有详细描述与说明。 训练使用pytorch，平台采用谷歌colab进行训练。 在后续实验过程中发现DnCNN在红外图像非均匀性校正上只能做到对图像的PSNR等图像质量上的提升但无法对于图像非均匀性上有所作用

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

针对栈式稀疏去噪自编码器（SSDA）在图像去噪上训练难度大、收敛速度慢和普适性差等问题，提出了一种基于栈式修正降噪自编码器的自适应图像去噪模型。采用线性修正单元作为网络激活函数，以缓解梯度弥散现象；借助残差学习和批归一化进行联合训练，加快收敛速度；而为克服新模型对噪声普适性差等问题，需要对其进行多通道并行训练，充分利用网络挖掘出的潜在数据特征集计算出最优通道权重，并通过训练权重权重预测模型预测出各通道最优权重，从而实现自适应图像去噪。实验结果表明：与目前降噪较好的BM3D和SSDA方法相比，所提方法不仅在收敛效果上优于SSDA方法，而且能够自适应处理未参与训练的噪声，使其具有更好的普适性。

在散斑去噪过程中保持图像边缘纹理特征,是光学相干层析图像处理技术的难题。散斑去噪过程中的散斑残留和边缘纹理模糊是该难题的主要诱导因素。为解决这一难题,提出一种基于剪切波变换的改进全变分散斑去噪方法。该方法结合剪切波变换和传统全变分模型,对不同图像区域采用针对性的去噪策略,兼顾散斑去噪与纹理保留,提高了光学相干层析图像的噪声抑制效果。对不同生理、病理状态下的视网膜光学相干层析图像进行测试,结果表明:该方法通过采用区域针对性策略改进了噪声抑制能力,通过引入剪切波变换方法提高了边缘纹理保持能力,进而同时实现散斑去除和纹理保留。此外,与其他散斑去噪方法进行对比,验证了该方法的有效性。