基于对小波去噪以及多尺度变换图像去噪问题的理解，提出了对多尺度变换图像去噪方法的一些展望。

音频降噪C语言代码

提出了一种基于组合广义形态滤波器（CGMF）的自适应多尺度方法，用于对来自MEMS陀螺仪的输出信号进行去噪。 采用变分模式分解将原始信号分解为多尺度模式。 在选择了结构元素（SE）的长度选择之后，自适应多尺度CGMF方法降低了与不同模式相对应的噪声，此后获得了去噪信号的重建。 通过对降噪效果的分析，本方法的主要优点是：（i）与常规形态滤波器（MF）相比，有效地克服了由数据偏差引起的缺陷； （ii）有效地针对噪声的不同成分，并提供降噪功效，不仅主要消除噪声，而且使波形平滑； （iii）解决了MF的SE长度选择问题，并产生了可行的指标公式，例如功率谱熵和均方根误差，用于模式评估。 与现有的其他信号处理方法相比，该方法结构简单，合理，具有较好的噪声抑制效果。 实验证明了该去噪算法的适用性和可行性。

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《Image Denoising Via Sparse and Redundant Representations Over Learned Dictionaries》文章matlab代码实现

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语音信号处理-语音增强 线性预测技术是语音处理中最有效的手段，但是最容易受噪声影响。 原因：若将线性预测技术看做频谱匹配过程，则在含大量噪声的语音会使频谱畸变，但是预测器就设法与畸变频谱匹配，而不是与目标语音频谱匹配。当在声码器的接收端使用与发送端相同的预测器时，则复原语音的可懂度大大降低。 语音增强是从带噪声信号中提取尽可能纯净的原始语音，是解决噪声污染的一种有效方法。 主要应用范围：降低听觉噪声识别系统的与处理和线性预测编码的与处理。这种技术对语音识别和说话人识别是十分重要，可识别装置可以在含噪环境下进行工作。 目前语音增强已发展成为语音信号数字处理的一个重要分支。

关于该资源的详细描述，可参考本人博客https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/123928119

论文：Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative filtering 阐述了BM3D算法原理与实现步骤

为了有效地去除视频序列中的噪声,提高视频图像质量,提出了一种基于运动估计的视频降噪算法。该算法在由视频序列中的当前帧和前后多帧图像构建的图像层中,通过运动估计技术,沿着物体的运动轨迹进行时域帧间滤波。实验结果显示,本文提出的算法充分利用了视频序列的时域信息,可以有效去除视频序列中的噪声,同时可以很好地保持视频图像的细节。