有关代码方法的详细信息，请参阅相应的论文“ Yue Wu，Brian Tracey，Premkumar Natarajan，Joseph P. Noonan：用于非本地均值图像降噪的James-Stein类型中心像素权重。 20(4): 411-414 (2013)" http://dx.doi.org/10.1109/LSP.2013.2247755

基于图像去噪的混合噪声滤波算法，可以有效地消除图像的混合噪音

田春伟，徐永，李作勇，左望萌，费伦和刘宏的Atent-guided CNN for图像降噪（ADNet）由神经网络（IF：5.535）于2020年发布（ ），并由Pytorch实现。 这篇论文被推到了Nueral Networks的主页上。 此外，微信公众号还在和 。 本文是第一篇通过深度网络属性解决复杂背景图像降噪的论文。 抽象 深度卷积神经网络（CNN）在低级计算机视觉中引起了相当大的兴趣。 研究通常致力于通过非常深的CNN来提高性能。 但是，随着深度的增加，浅层对深层的影响会减弱。 受这一事实的启发，我们提出了一种注意力导向的去噪卷积神经网络（ADNet），主要包括稀疏块（SB），特征增强块（FEB），注意块（AB）和重构块（RB）图像降噪。 具体而言，SB通过使用膨胀的和普通的卷积来去除噪声，从而在性能和效率之间进行权衡。 FEB通过很长的路途整合了全球和局部特征信息，以增强去噪

基于Matlab的小波阈值折衷去噪算法研究

小波变换去噪，软阈值和硬阈值，以及设计的阈值函数来去噪，毕业设计全套。

离散小波变换dwt matlab代码论文代码“使用完全卷积去噪自动编码器消除细胞外神经记录中的噪声” 抽象的 细胞外录音受到大量噪声源的严重污染，使降噪过程成为一项极具挑战性的任务，必须对其进行有效的尖峰分拣才能解决。 为此，我们提出了一种利用此问题的端到端深度学习方法，该方法利用了完全卷积去噪自动编码器，该编码器学会了从嘈杂的多通道输入中产生干净的神经元活动信号。 在模拟数据上的实验结果表明，我们提出的方法可以显着改善受噪声破坏的神经信号的质量，优于广泛使用的小波去噪技术。 要求 Python（已通过v3.8测试）：用于数据生成和网络开发 Matlab（经过R2020b测试）：用于开发小波去噪方法以比较网络的性能 为了安装必要的Python库，请运行以下命令： pip install -r requirements.txt 注意：要运行数据集生成脚本，您还应该安装MEArec Python库。 可以找到说明。 数据集 用于训练和评估的细胞外录音有两种格式，即.mat和.tfrecord 。 . |-- data/ | |-- mat/ | |-- TFRecord/ . 数据组织如下

开关电源 EMC基础和降噪对策.pdf

matlab开发-高光谱解混和去噪。高光谱混合噪声解混演示。

此代码详细描述如何通过机器学习的算法（随机森林）对一张图片进行去噪处理，可广泛应用于文字识别的预处理。代码的详细解读参见博文：https://blog.csdn.net/zyctimes/article/details/122350139

将db小波设定不同的尺度，不同的db小波，处理构造的加噪信号，输出去噪前后的对比波形图，和信噪比，并将信噪比存储，可导出到excel中。