同一噪声源模型产生的白噪声和有色噪声的matlap程序。

Matlab制作模糊的图像清晰：分别实现：1。对模糊车牌图像进行清晰处理； 2。对高斯模糊图像进行高斯平滑滤波处理； 3。对椒盐噪声图像进行中值滤波处理； 4。对雾化图像进行直方图均衡化处理； 5。对模糊图像进行垂直拉伸与灰度拉伸处理； 6。对运动模糊图像进行维纳滤波处理；

利用MATLAB仿真软件实现图像的去噪处理。 要求：读取图像并分别加入高斯噪声、椒盐噪声、脉冲噪声和乘性噪声，然后采取合适的滤波器进行去噪处理，能显示原始图像、加噪后图像和去噪后图像。 说明：里面含有单独报告书，单独的代码，整合的报告书和代码，任你选择。

利用LMS算法实现音频的噪声消除

这个简单的脚本验证了各种图像去噪方法的按块收缩的想法。 只要噪声图像被加性高斯噪声破坏，该脚本方法就适用于改进初始估计，即去噪图像。 演示代码展示了基于 MATLAB 内置的三种图像去噪方法的改进，即移动平均滤波器、中值滤波器和二维维纳滤波器。

高精度运放介绍------opa686,该运算放大器是很好的技术资料

高斯白噪声matlab代码 新的培训和测试代码（）-18/12/2019 培训和测试代码（和） 合并批量归一化（PyTorch） import torch import torch . nn as nn def merge_bn ( model ): ''' merge all 'Conv+BN' (or 'TConv+BN') into 'Conv' (or 'TConv') based on https://github.com/pytorch/pytorch/pull/901 by Kai Zhang (cskaizhang@gmail.com) https://github.com/cszn/DnCNN 01/01/2019 ''' prev_m = None for k , m in list ( model . named_children ()): if ( isinstance ( m , nn . BatchNorm2d ) or isinstance ( m , nn . BatchNorm1d )) and ( isinstance ( prev_m , nn .

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地震图 根据提供的功率谱创建合成地震图自噪声

首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。