深度计数自动编码器可对scRNA-seq数据进行消噪 深度计数自动编码器网络使用具有零膨胀负二项式（ZINB）损失功能的深度自动编码器，通过考虑计数结构，数据的过度分散的性质和稀疏性来对scRNA-seq数据进行去噪并消除丢失的影响。 有关更多详细信息，请参见我们的和。 安装 点子 对于count自动编码器和所需软件包的传统Python安装，请使用 $ pip install dca conda 安装计数自动编码器和所需软件包的另一种方法是使用 （最容易通过）。然后运行以下命令。 $ conda install -c bioconda dca 用法 您可以从命令行运行自动编码器： dca matrix.csv results 其中matrix.csv是CSV / TSV格式的原始计数矩阵，其基因位于行中，单元格位于列中。细胞和基因标签是强制性的。 结果 输出文件夹包含主输出文件（代表Z

完整代码，可直接运行

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在PAM与QAM调制下，AWGNC信道中抗噪性能研究

本科毕业设计，本文从小波去噪的特点出发，首先介绍了小波变换的基础原理，然后介绍了两种常规的小波阈值去噪硬阈值、软阈值，一种基于同步压缩连续小波变换的新型去噪方法，然后对三种去噪方法的去噪效果进行了对比，得出新的改进的同步连续小波变换去噪效果远好于常规的去噪方法。

去噪声代码matlab 医院级神经影像数据的预处理 这是用于各种神经成像预处理操作（注册，切片，去噪，分割等）的MATLAB代码，其最初旨在处理常规临床数据（因此而得名）[1]。 它以nifti文件（如.nii或.nii.gz）作为输入，并生成此数据的副本，并对其应用了所需的预处理步骤。 它还使用成对的标签遮罩（例如，T1w MRI和肿瘤遮罩（或多个类别））处理图像数据，并确保生成的预处理数据是一致的。 请参阅下面的示例用例，这些用例可以独立运行，也可以启发更复杂的预处理任务。 有关更多详细信息，请参阅。 依存关系 该算法要求以下软件包位于MATLAB路径上： SPM12：从下载。 spm_superres：从中下载/克隆（如果要使用降噪或超分辨率选项）。 用例范例 1.多通道MRI分割 该MATLAB代码段将多个序列的MR图像作为输入，并生成已被共同注册和切片的图像。 然后使用SPM12统一分段例程对这些图像进行分段，并将本机+模板（未调制）空间GM，WM和CSF分段写入磁盘。 % Paths to multi-channel images paths = {'MRI_T1w.nii

小波阈值降噪算法是一种去除数字信号中白噪声的有效算法.针对加性高斯白噪声的情况, 提出一种自适应小波降噪算法, 用于语音信号的增强. 它能根据带噪信号的特点, 自适应选择小波变换的最优分解层数.实验结果表明, 该算法比经典的小波降噪算法具有更好的降噪效果, 能有效提高算法的实用性能.

将相关性分析方法和阈值降噪方法相结合, 提出了一种基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法. 首先根 据噪声的分布特点确定合理的寻优区间; 然后根据信号和噪声的小波系数自相关系数的不同特点确定优化目标函 数; 最后利用蚁群算法在寻优区间内搜索最优上下阈值. 仿真和压缩机振动故障检测的实际应用表明, 该方法能够选 择最优降噪阈值, 有效去除噪声.

【语音去噪】最小二乘法（LMS）自适应滤波器matlab源码.md

主动降噪技术现状与发展趋势