语音增强matlab实现包括谱减法、维纳滤波法、卡尔曼滤波法+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。

维纳滤波算法流程 1. 将图像分割成多个MxN块，估计像素的局部均值和方差： 2. 估计噪声功率，使用局部方差的均值作为噪声功率估计值： 3. 使用维纳法估计MxN块内所有像素的灰度值： 4. 使用估计值替换块中原像素值。 5. 合并多个图像块，得到滤波后图像。 该程序还要求实现以下功能 1. 显示原图像、移除像素后的图像和恢复出的图像。 2. 求该去噪算法的MSE值。

基于维纳滤波的语音增强研究，张波，裴东兴，谱减法是在语音增强技术中应用最广泛的的技术，但其残留音乐噪声过强；而改进的谱减法在消除残留音乐噪声方面虽有所加强，很难确

基于FPGA的图像维纳滤波算法设计.pdf

matlab生成维纳过程代码BM3D去噪 该项目是基于OpenCV库的最新BM3D（块匹配和3D滤波）图像去噪算法的C ++实现。 ##（1）。 项目配置 该项目在Microsoft Visual C ++ 2015 Express和OpenCV 2.2.0中实现。 成功安装VC2015和OpenCV 2.2之后，BCDenoising解决方案应设置必要的文件，包括lib目录和可靠的lib文件。 例如，OpenCV2.2安装在“ C：\ OpenCV2.2。”中。 CMake使用Visual C ++ 2015在“ C：\ OpenCV2.2 \ VS2015 \”中生成一个动态的opencv解决方案。 所有设置都保存在当前解决方案中。 请更改它们以更正OpenCV目录。 转到文件夹“ \ BCDenoising \”。 使用Visual C ++ 2015（或其他VC ++版本）打开“ BCDenoising.sln”，并将其设置为发布模式。 在“解决方案资源管理器”窗口中，右键单击BCDenoising，然后打开属性页。 在“配置属性-> C / C ++->常规”中，输入“ C：

三、预白化法求解维纳－霍夫方程 从上面分析知求解维纳－霍夫方程比较复杂，本节用波德（Bode）和香（Shannon） 提出的白化的 方法求解维纳－霍夫方程，得到系统函数 H(z)。 由第三章的知识，我们知道随机信号都可以看成是 由一白色噪声 w1(n) 激励一个物 理可实现 的系统 或模型的响应，如图7-2所示， 其中A(z) 表示系统 的传递函数。由于 x(n) = s (n) + w(n)， 在图7-2的基础上给出x(n)的信号模型

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语音增强理论与实践中的维纳算法介绍

图像处理，二维图像滤波之维纳滤波源代码，课程实验

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