27.4 低噪放大器 27.4.1 简介 ESP32内置了模拟放大器，可在微弱直流信号进入 SAR ADC1开始采样转换之前对其进行放大。 27.4.2 主要特性 • 支持可配置增益，可通过改变分别连接至管脚 SENSOR_CAPP / SENSOR_VP与 SENSOR_CAPN / SEN- SOR_VN上的采样电容进行设置，具体请见图 123。 • 可配合其他片上组件一起使用，比如 DAC或 ULP协处理器等。 27.4.3 功能概况 低噪放大器的结构见图 123： Espressif Systems 475 ESP32技术参考手册 V2.6

通过分析研究发现 D．L．Donoho 提出的小波阈值去噪方法，以及文中提及的已构造出的小波阈值函数在图像去噪.方面仍存在问题。为了进一步改善这些问题，综合典型的小波阈值函数的优点与一些改进方法，提出一种改进的新阈值.函数。该阈值函数不仅在阈值处连续，而且含有参数，可通过调整参数来调节阈值化小波系数和原始小波系数之间的恒.定偏差，同时其还具有可微性便于计算。为了突出表现构造的新阈值函数的优越性，通过仿真实验对文中提出的几种小.波去噪方法的均方差(MSE)和峰值信噪比(PSNＲ)进行对比。实验结果表明，利用新构造的阈值函数去噪，去噪后的图像.无论是视觉效果还是在均方差、峰值信噪比等的性能上都比传统的软、硬阈值和已有的阈值去噪效果好。

低噪声放大器设计，ads,可以很好参考作为课程设计

隧道作为一个狭长的封闭空间，其点云内部噪声影响点云分析精度，有效去除隧道点云内部的噪声是基于点云隧道形变分析的关键．提出一种基于中轴线的隧道点云去噪算法．通过对点云双向投影获取隧道在水平和垂直方向的姿态变化，根据高阶多项式拟合两条平面曲线并插值中轴线控制点，通过定义空间线段的夹角加密控制点以表达中轴线．通过计算各控制点处的切平面实现对隧道点云的分割，计算各分块内点到中轴线的距离，并根据给定的距离阈值实现隧道内部点云噪声的过滤．通过两组实验分析证实该方法的可行性与精确性．

这是一个声音加噪后去噪的程序，声音可以选择已有的，也可以自由录制。噪声可以自己选择，滤波器也可以自己选择，实时显示滤波前后的波形。非常好的一个程序，同时还含有GUI。

一种基于SVD的高效图像去噪方法

 对脉搏波信号进行分析之前，对信号的去噪非常重要，本论文利用Mallat算法对脉搏波信号进行多分辨分析和去噪，分别对阈值法、平移不变量法、模极大值法的降噪原理进行分析，通过大量实验对比，比较了它们在处理脉搏波信号方面的优缺点。通过对一段含噪脉搏波信号降噪，得到了满意的去噪效果。

用中值滤波加中值滤波处理含噪图像，效果蛮好的

利用小波变换实现相位重构去噪的简单算法，matlab算法小程序

扩张状态观测器(ESO) 作为自抗扰控制(ADRC) 的核心组件, 其自身及高阶扩展形式的性能分析与评估至关重要. 借助Lyapunov 逆定理证明了任意扩张阶数下线性扩张状态观测器(LESO) 重构状态误差的收敛性, 并得出了观测误差上界与扩张阶数的定量关系式; 在分别考虑扩张阶数、观测器带宽以及剪切频率的情况下, 探讨了高阶及传统LESO 的动态响应、干扰抑制能力与观测器参数间的关系; 最后, 结合改进的ADRC控制器, 在估计能力、峰值现象的抑制、滤噪性能等方面对高阶及传统LESO 进行了性能评估与仿真验证. 所得出的结论可为ADRC应用中ESO的选取提供有效的理论依据.