为了克服小波阈值去噪中硬阈值小波系数不连续和软阈值估计小波系数与分解小波系数之间恒定偏差的缺点，改进的阈值去噪方法被相继提出。文章根据高斯白噪声和信号在小波变换以后得到的小波系数呈现不同的特性，基于噪声方差提出一种新算法。最后通过MATLAB仿真验证该算法在信噪比、均方根误差、相关系数、信噪比增益4个去噪指标的效果。

微弱信号检测是发展高新技术、探索及发现新的自然规律的重要手段，对推动很多领域 的发展具有重要的应用价值。将淹没在强背景噪声中的微弱信号，运用电子学和近代信号处理手段抑制噪声，进而从噪声中提取和恢复有用的微弱信号，是本书的主要内容。本书涉及利用随机噪声理论分析和解释电子系统内部噪声和外部干扰噪声的产生和传播问题，并详细介绍各种不同噪声的抑制方法，以及锁相放大、采样积分、相关检测、自适应降噪等应用技术。 本书可作为自动化、电子工程、物理、生物医学工程、测试技术与仪器等专业的研究生和高年级本科生的教材，也可供涉及电子噪声、低噪声设计、电磁兼容性、微弱信号检测的工程技术人员参考。 微弱信号是淹没在噪声中的信号，微弱信号检测的主要目的是提高信噪比。本书研究噪声的来源和统计特性，分析噪声产生的原因和规律，运用电子学和信号处理方法检测被噪声覆盖的微弱信号，并介绍几种行之有效的微弱信号检测方法和技术。 全书共分7章，主要内容有：微弱信号检测与随机噪声、放大器的噪声源和噪声特性、干扰噪声及其抑制、锁定放大、取样积分与数字式平均、相关检测、自适应噪声抵消。 本书可作为自动化、电子工程、物理、化学、生物医学工程、测试技术与仪器等专业的研究生和高年级本科生教材，也可供有关专业丁程技术人员自学和参考。

Calculates the PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)

基于MATLAB的图像去噪处理源程序，采用不同的阈值函数对图像进行去噪处理，程序已经通过运行。

谱减法降噪技术研究.ppt

一、点云除噪 （一）手动除噪 手动除噪就是手动选择噪点用删除按扭或者按Delete键，达到删除噪点命令。手动除澡要熟练使用选择工具。 几种混合的选择模式 背景模式 选择背景模式可以将正法线方向的点和反法线方向的点一起选择。如下图左为不选背景模式的 选择情况，右图为选择背景模式的情况，虽然都是在同样的视角进行框选，但却有明显的驱别。黄色部分 就是背景颜色部分。 为了快速旋转模型，到屏幕左边显示面板上设置动态显示——点的值为25%

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