人工智能-超声检测系统中信号降噪算法与缺陷的人工神经网络识别方法的研究与实现.pdf
2022-06-23 22:08:36
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语音增强技术是音频信号处理中的重要部分，频谱减法是目前在语音增强技术中最常用的方法之一。针对传统频谱减法会产生音乐噪声并无法消除音乐噪声的不足之处及高频噪声干扰比较严重的情况下频谱减法效果差的情况，采用了在频谱减法之后进行LMS滤波以降低音乐噪声对语音质量的影响和低通滤波以滤除脉冲干扰。根据仿真结果表明，改进扩展频谱减法能够有效降低音乐噪声和尖锐的高频兹兹声，从而提高信噪比，达到语音增强的目的。
2022-06-10 14:13:58
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基于深度学习卷积神经网络的图像去噪算法研究。该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，但是为了比较该算法的效果，另外实现了四种传统的图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照组。
评价指标
图像去噪后，如何评估算法去噪效果的好坏呢？项目中采用峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM作为评价指标。一般来说，PSNR越大，去噪效果越好。SSIM取值为0到1，越接近1，表示效果越好。
代码介绍
对于均值滤波、中值滤波、和NLM，MATLAB都已经实现了，所以我们直接调用MATLAB自带的函数就可以。
BM3D和DnCNN的代码做了一些小的修改。
五种算法都是对Set12数据集进行去噪，在运行过程中能看到去噪前和去噪后的图像对比，感兴趣的朋友可以自己将图像保存下来观察。
五种算法分别在五个不同的目录中，所以你只需要进行对应的目录，运行代码即可。
2022-06-10 09:10:50
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基于matlab的自适应中值滤波图像去噪算法仿真+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。
2022-05-19 18:06:55
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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。
2022-05-12 09:11:18
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