智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

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好用的去噪声代码matlab LMaFit LMaFit是目前可解决以下问题的MATLAB软件包 矩阵完成（MC） 求一个秩r矩阵U使得Uij〜= Aij，（i，j）在E中 稀疏矩阵分离（SMS） 找出秩r矩阵U和稀疏矩阵S，使U + S〜= A， 其中矩阵A是部分给出的，如MC或完全给出的SMS。 通常，我们假设A中的数据包含噪声。 数值测试表明，MC代码与现有代码具有很高的竞争力。 例如，在MacBook Pro笔记本电脑上2分钟之内，LMatFit MC代码可以使用0.12％的样本完成100,000 x 100,000等级10矩阵。 LMatFit MC代码仅需要对等级进行高估，然后尝试估算正确的等级。 而且，该代码可以处理嘈杂的数据。 测试了稀疏矩阵分离的代码，以便从512 x 512的棋盘图像中去除脉冲噪声和白噪声； 请参见带有噪点和去噪的图像集1（另请参见图像集2和图像集3）。 文件： 温在文，尹沃涛，张茵； 用非线性连续过度松弛算法求解矩阵完成的低秩分解模型； 数学编程计算； 4（2012），333-361。 沉渊，文在文，张音； 基于低秩分解的增强拉格朗日交替方向方法优

小波去噪函数，小波去噪matlAB程序,小波去噪常用的阈值函数，新的阈值函数

简单介绍了离散小波变换、二维小波变换分解与重构和中值滤波的原理，提出了利用小波变换、中值滤波对含有高斯和脉冲两者混合噪声的医学CT图像进行去噪的一种新方法。实验结果表明：这种方法能够有效改善图像质量，较好地保持图像视觉效果，降低图像噪声；此方法的效果优于单纯的小波变换或单纯的中值滤波或先中值滤波再小波变换去噪的方法，是去除CT图像中含高斯和脉冲两者混合噪声的一种比较理想的方法。

变分模态分解matlab代码 可用于去噪 分解 等等 类似小波 和经验模态分解

本文主要研究在不采用过采样、数字滤波和增益自动控制等技术条件下,如何提高高速高分辨率ADC电路的实际分辨率,使其最大限度地接近ADC器件自身的实际分辨率,即最大限度地提高ADC电路的信噪比。

在MATLAB环境下基于小波变换的图像去噪，刘智，，图像消噪是信号处理中的一个经典问题，传统的消噪方法多采用平均或线性方法进行，但是其消噪效果不好，随着小波理论的不断完善，

基于matlab的小波变换去噪处理三种方法-hthresh.m 里面有详细的解释。最后有图像评价，计算均方误差和信噪比。