对一维信号、二维信号的小波分解与重构、信号压缩 以及去噪，有比较清楚的代码注释

使用软阈值、硬阈值和低通滤波的方法对图像去噪，并求信噪比和均方根误差评价效果

本文阐述了扩展频谱通信技术的理论基础和实现方法，利用MATLAB 提供的可视化 工具Simulink 建立了扩频通信系统仿真模型，详细讲述了各模块的设计，并指出了仿真建模 中要注意的问题。在给定仿真条件下，运行了仿真程序，得到了预期的仿真结果。同时，利 用建立的仿真系统，研究了扩频增益与输出端信噪比的关系，结果表明，在相同误码率下， 增大扩频增益，可以提高系统输出端的信噪比，从而提高通信系统的抗干扰能力。

MATLAB小波软硬阈值去噪代码基于小波的去噪MATLAB代码 要运行该实现，只需运行“ project.m”文件。 将出现5张图像： 原始的“莱娜” 256x256图片（黑白） 添加了AWGN的图片 图片通过纸算法实现去噪 通过Visushrink硬阈值实现对图像进行去噪 通过Visushrink软阈值实现对图像进行去噪 相应的嘈杂的SNR和所有三个去噪的图片也将被打印在命令窗口中。 Visushrink算法的代码（用于比较）由M. Kiran Kumar实现，并通过Mathworks网站（）下载。 Lipschitz指数是由Venkatakrishnan等人通过题为“使用小波变换模量极大值（WTMM）的Lipschitz指数（LE）的测量”的方程式（9）来计算的。 （IJSER-2012年6月）。

将db小波设定不同的尺度，不同的db小波，处理构造的加噪信号，输出去噪前后的对比波形图，和信噪比，并将信噪比存储，可导出到excel中。

MATLAB小波软硬阈值去噪代码图像去噪 本项目对5级AWGN（加性高斯白噪声）失真的自然和合成图像应用不同的图像降噪方法，并就数量和质量方面不同方法的结果进行比较评估。 程序用法 在Matlab的“代码”文件夹中打开“ Test.m”脚本。 运行“ Test.m”脚本。 参数设定 对于小波方法，将同时测试硬过滤器和软过滤器。 在将小波与其他方法进行比较时，我们选择Biorthogonal 3.5作为小波滤波器。 DWT级别设置为3。 对于BM3D，sigma值设置为25。 对于空间过滤器，内核大小设置为5x5。 对于逆谐波均值滤波器，正和负Q参数分别设置为1.5和-1.5。 评估指标 对于定量分析，评估指标包括著名的PSNR以及Nikolay Ponomarenko等提出的PSNR-HVS-M。消费电子产品的视频处理和质量指标VPQM-07，美国亚利桑那州斯科茨代尔，2007年1月25日至26日，第4页）。 对于定性分析，我们在视觉上观察降噪后的图像，以便对其视觉质量进行主观评估。 定量评估结果 测试了10种降噪方法，其定量结果如下所示： 方法 自然影像PSNR 自然影像PSNR-H

多重信号分类（MUSIC）方法已在单基地雷达的超分辨成像中得到较广泛的研究，而与此方法直接应用到双/多基地形式的分布式雷达超分辨成像上，可以实现收发分置带来的散射信息解相关和波数分解分解等问题。利用三维空间平滑和双重线性插值对MUSIC方法进行了改进，给出了分布式雷达超分辨成像的最小信噪比显式表达及其快速计算公式，并据此后分析超分辨成像性能。仿真结果验证了这种基于收发分放置形式的MUSIC超分辨成像方法的有效性。

通过对光学相干层析(OCT)系统中的噪声源进行分析,提出了一种将小波变换和分数阶积分结合的OCT图像去噪方法。先将OCT图像进行小波分解,获得不同频带的子图像。将低频近似图像保持不变,对水平、垂直和对角三个方向的高频细节图像采用三种改进的分数阶积分Tiansi模板进行滤波,最后将低频近似图像与三个分数阶积分滤波后的高频细节图像合成,得到去噪后的图像。实验结果表明;该算法在有效降低OCT图像散斑噪声的同时,尽可能地保留了图像的细节;相比经典的去噪算法和单一的分数阶积分算法,本文算法的去噪效果较好。

Daubechies小波基的构造及去噪程序

去噪声代码matlab 双线性除雾网络 这是使用成分损失进行除雾的双线性网络的matlab代码。 训练数据准备我们使用NYU2数据集。 从网站“”下载它们。 使用“ gnerate_hazy_img_noise.m”生成朦胧的噪声图像。 使用“ gnerate_hazy_img_nyu.m”生成模糊无噪声的图像。 然后使用“ generate_train.m”制作训练数据。 注意“文件夹”，“模糊”和“深度”分别用于清晰的地面真实图像，模糊图像和深度图。 将它们更改为您自己的路径。 培训使用train.m开始培训。 损失函数vl_nnhazerobustloss.m --->本文使用的L2范数损失。 vl_nnhazesquareloss_non_noise.m --->本文中用于无噪声训练的L2范数损失。 测试使用“ demo_test.m”查看经过训练的模型的去雾和去噪结果。