拉东变换和反变换，去除多次波，压制多次波

用于灰度图像中高密度椒盐噪声去除的不同自适应修正Riesz均值滤波器 引文： S.Memiş和U. Erkan，2021。《用于灰度图像中高密度盐和胡椒噪声去除的不同自适应修正Riesz均值滤波器》，《欧洲科学技术杂志》，（23），359-367。 doi：https ：//doi.org/10.31590/ejosat.873312 抽象的： 本文提出了一种新的滤波器，差分自适应修正里氏均值滤波器（DAMRmF），用于去除高密度椒盐噪声（SPN）。 DAMRmF可操作像素加权函数和自适应中值滤波器（AMF）的适应性条件。 在仿真中，将所提出的滤波器与自适应频率中值滤波器（AFMF），三值加权方法（TVWM），无偏加权均值滤波器（UWMF），不同应用中值滤波器（DAMF），自适应加权均值滤波器（AWMF）进行了比较。 ），自适应Cesáro均值滤波器（ACmF），自适应Riesz均

相当不好找的东西，移动有政策，我们就有对策！在中国一切皆有可能 呵呵～～～～～

现在很多共享软件没注册的话只能试用30天或者用60天的。今天给大家介绍的这款小软就有一个神奇的功能，就是能让这些有倒计时的软件能永不过期！就像时间停止一样。因为他们的原理是在启动某个程序之前，先自动把系统的时间改成未过期前的某一天，当程序检查时间时，时间依然都还是在试用时间范围内的，当然就不会过期了。此实用工具不会改变您的计算机当前系统日期和时间，但它仅注入所需的应用程序到您指定的日期/时间。 您可以同时运行多个应用程序，每个应用程序的工作，不同的日期和时间，而真正的日期/时间系统继续正常运行

此函数从以 (fs) Hz 采样的 (chans/trials x samples) 矩阵去除线路噪声 (50/60 Hz)，并返回去噪矩阵。 此 m 文件是 Mewett、Nazeran 和 Reynolds 中提出的频谱估计技术的实现和扩展。 “从记录的 EMG 中去除电源线噪声”，EMBS，IEEE 2001（DOI：10.1109/IEMBS.2001.1017205）。 算法是： 1. 选择一个窗口长度 m，使得 m 是 2 的幂，并且 m 将线路频率采样到某个容差范围内。 2. 用适合第一个和最后一个波形片段的相位和幅度的 (50 Hz) 正弦波填充波形的起点和终点，以最大限度地减少起点和终点瞬变。 2. 使用 m 点汉宁（或其他）窗口和离散傅立叶变换，计算每个窗口和通道/试验中信号的平均 m 点频谱 S(w)。 3. 通过在 S(w-dw) 和 S(w+dw) 之间进行插值

对于消除阴影，该外文提出了一个好的方法，大家可以试试

批量去除文件只读属性的小工具，省去一个一个设置的烦恼

a new directional weighted median filter for removal of random-valued impulse noise，附带matlab代码的

四种视频阴影去除算法，包括相除法、HSV法

在智能视频监控系统中，运动阴影如果被误判为运动目标，将会影响到场景中运动目标的准确提取、跟踪和预测。针对这一问题，设计了一种基于HSV颜色空间的阴影去除方法。方法首先将背景差法和三帧差分法相结合，用于提取运动目标，再将提取的含有阴影的运动目标区域映射到其HSV色彩空间，通过与背景和相邻帧的亮度、饱和度比较，实现对阴影区域的检测和去除 ,处理过程中无需提前确定特征判别参数。将所设计的方法在标准高速公路视频数据库中进行测试并应用于实时的视频监控系统，验证结果表明该方法能更加有效的消除阴影，从而准确的检测出运动目标，同时方法对光线变化具有一定的鲁棒性。