pytorch版本的 ECNDNet，bug已经调好了，包含三种噪声下的模型，可直接使用，可对图片和视频去噪

针对采集的电机振动信号中夹杂着噪声干扰的问题，提出一种基于贝叶斯估计的小波收缩新阈值的电机振动信号降噪方法。新阈值考虑了振动信号经小波变换后在不同尺度上的去噪特性，更符合噪声在各层中的分布情况；改进阈值函数对振动信号进行降噪处理。

小波降噪，运用小波工具将图像进行分层处理，可以得到降噪后的图像，含有凯斯西储大学轴承数据

视频直播成了家常便饭，网络视频会议也成为了非常常用的一个社会交流通信工具，不过在大部分的场景中音频噪声让一场完美的直播相差了那么一点点。不过只要对人声中的噪音做点处理，效果会非常的明显。

BD算法降噪，盲反褶积新算法，比MCKD

matlab实现EMD降噪+信号傅里叶变换

可以对以下情况进行帮助 1、利用MATLAB的声音频谱分析。 2、MATLAB降噪 3、MATLAB合成音乐并加谐波

提出了一种基于低秩矩阵逼近（LRMA）和加权核范数最小化（WNNM）正则化的去噪算法，以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中，每个块按字典顺序矢量化为一列，计算该矩阵的奇异值分解（SVD），然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的，整个无噪声MR数据的最终估计是通过汇总彼此重叠的所有去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能，我们首先在两个迭代的正则化框架中实现了上述去噪过程，然后利用基于单像素补丁的简单非局部均值（NLM）滤波器来减少WNNM算法的去噪强度。均匀面积。 所提出的降噪算法与相关的最新技术进行了比较，并在合成和真实3D MR数据上产生了非常有竞争力的结果。

语音是人类交换信息的有效渠道之一，也是我们日常生活交流的主要形式。 语音与当今科学技术的快速发展息息相关，特别是计算机中的语音交互技术，通 过对语音信号进行采集和处理，实现人与人之间有效信息的传输、获取以及存储。 基于 MATALAB 的语音信号去噪设计，对噪声信号进行有效地滤除，将降噪后的语音信号与原始 信号在时域和频域进行对比分析，计算出信噪比，并在 MATLAB 中设计 GUI 仿 真界面进行展示.

FCS耳机采用了自主研发的 TSFS （ True Sound Field Situation ）全景声真实环境 声音处理技术。用户佩戴以后，能有效增强对现场的声音环境态势的听觉判断， 如某些常见的声音特征，进行增强、强化或衰减处理（脚步、枪声、爆炸声）， 经过多方面检测和实战检验，能够让用户获得更敏锐更快速的战术响应。FCS耳机 具有良好的兼容性通过，PTT配合不同接口，可适配各类电台使用。 特点： 1. 通过主动抗噪设计，保护用户听觉避免受损和伤害，提升恶劣噪声环境下用 户听觉的舒适感。 2. 通信功能，基于主动抗噪设计的优势，能够提供来自各通信系统清晰的通信 声音聆听、拾取效果。 3. 具有复杂环境声音智能过滤功能，能够智能地自动选择让正常的环境声音进 入用户的听觉系统。避免因为主动抗噪系统、造成任何听觉上的阻塞情况，并且 由于对声音的增强作用，可提升战士在任何战术环境下的警惕性和反应。 4. 多模式切换功能，根据用户环境不同可以选择相应的应对模式。 5. 作为通信产品的附件之一，在电路设计上，深入考虑EMI、EMC的相关行业电 磁兼容标准，可有效避免电磁干扰。 6. 采用各类低功耗的元器件搭配设计，超低的功耗，用户可长时间使用。