描述了先验信噪比估计的维纳滤波算法,分析了小波多分辨率分析在信号频谱划分中的作用,提出一种小波和先验信噪比维纳滤波相结合的改进算法。通过小波变换对带噪语音信号进行多尺度分解,然后对不同尺度的小波系数采用维纳滤波,用滤波后的小波系数重构得到增强语音信号。通过计算机仿真实验,将提出的算法与传统维纳滤波算法进行比较。实验结果表明改进算法在低信噪比情况下有效提高了增强效果,对语音成分的影响较小,提高了语音质量。

基于小波变换尺度间相关性的去噪 信号与噪声的小波变换在各尺度下的不同传播特性表明，信号的小波变换在各尺度间有较强的相关性，而且在边缘处具有很强的相关性；而噪声的小波变换在各尺度间确没有明显的相关性，而且，噪声的小波变换主要集中在小尺度各层次中。

分辨率与信噪比的基本概念,分辨率与信噪比的基本概念

分解信号重构Matlab代码降噪银河光谱 光谱数据去噪代码 目录 介绍 该存储库包含专为光谱数据的去噪设计的MATLAB代码和脚本。 所提出的方法通过利用稀疏表示（SR）学习框架，从其对应的噪声获取版本中合成了去噪频谱轮廓。 根据SR框架，可以将各种光谱图表示为从学习过的完整字典中得出的元素的稀疏线性组合。 依存关系 数据集 数据集包含模拟的宇宙学数据，这些数据是根据即将到来的欧几里得卫星星系调查建模的。 具体来说，该数据集包含13709个星系的全光谱能量分布（SED）示例，每个示例都在3750个波长为1.1-2.0微米的波长上对光谱轮廓进行编码。 我们利用7000个示例来训练耦合字典，并在其余示例上评估所提出方法的性能。 噪音条件 高SNR ：在Euclid的通量极限处，Ha线的峰值为3.5 sigma。 中等SNR ：在Euclid通量极限处的积分Ha通量为3.5 sigma。 这是官方调查规范。 低SNR ：在Euclid通量极限处的积分Ha通量处于噪声水平（sigma = 1）。 在此示例中，我们以中等SNR噪声条件进行实验。 辞典 关于字典训练阶段，我们基于ADMM稀疏耦合字

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对ecg信号进行去噪，用到高通滤波器、低通滤波器、eemd分解，包含详细注释。并包括一个eemd分解函数。

eemd分解得到各阶imf分量对信号重构

cnn源码matlab去建立图像处理历史 我们的目标是重现论文中提到的结果。 我们在这个实现中使用了 Pytorch，并试图坚持论文中使用的 CNN 架构，但做了一些调整以获得更好的结果。 建筑学 训练分两个阶段进行，因此使用了两个 CNN，其架构如下： 模型一 模型二 要求 Python3.x 最新版本的 Pytorch（您可以按照任何标准博客安装 pytorch） 麻木的 泡菜 虚拟环境 具有 10Gb 或更多内存的 GPU（我们使用 Nvidia 1080Ti 进行训练） 指示 生成数据集： 首先，需要下载存在的 BossBase 原始图像。 然后，提取 tar 文件，在父目录中创建一个文件夹datasets/1.data并将提取的图像复制到该文件夹​​中。 接下来，打开 Matlab 并在项目的matlab文件夹中运行命令cr2jpeg和loldata 。 这些命令可能需要相当长的时间。 运行这些命令后，数据集文件夹内的目录结构将如下所示： . ├── jpegs ├── test | |── ctr | │ ├── denoise | │ ├── high | │ ├── l

不同信噪比下2FSK,2PSK,4PSK,16PSK,16QAM误码性能仿真，误码性能在同一张图中反映。 不同信噪比下2FSK,2PSK,4PSK,16PSK,16QAM误码性能仿真，误码性能在同一张图中反映。

医学超声图像的增强与去噪一直是医学图像处理的重要课题，针对传统超声图像增强处理算法的不足，本文提出一种基于小波分析理论和模糊理论的超声图像增强与去噪算法，首先对医学超声图像进行对数变换，将乘性噪声转换成加性噪声；然后再对超声图像进行多尺度小波变换，得到图像的高频和低频小波系数；再对低频系数进行模糊域增强，对高频系数进行小波软阈值去噪；最后通过小波重构得到增强后的图像。实验证明，该算法能有效增强超声图像的视觉效果，去除噪声，具有一定的应用价值和意义。