检测概率取决于信噪比，而不是波形。 不同波形通过信号处理获得信噪比增益的能力可能不同。 Matched Filtering 在线性和白噪声意义下： 匹配：与信号特性匹配。 最优的匹配处理是自相关处理。 令 白噪声功率谱密度为N0，其自相关函数为 匹配滤波器脉冲响应取为 E为信号能量。 能量原理 ■匹配滤波 信号设计，信号编码：如何利用能量，如何处理信号。 最大信噪比 匹配滤波h(t) x(t) y(t)

雷达作用距离——检测性能与信噪比 检测性能与信噪比 虚警概率Pfa的计算 含载波噪声（即检波前）为高斯噪声，其电压pdf为： 检波后，噪声电压服从瑞利分布，其pdf为： 虚警概率Pfa为： 虚警时间Tfa ：发生虚警的平均时间间隔 Pdf v 0 vT

在本文中，我们提出了一种基于深度神经网络，堆叠式稀疏去噪自动编码器（SSDA）的图像处理低层结构特征提取方法。 当前通过深度学习进行图像处理的方法是直接构建和学习输入/输出之间的端到端映射。 相反，我们提倡从输入数据中分析第一层学习功能。 利用学习到的低级结构功能，我们改进了两个边缘保留滤波器，这对于图像处理任务（例如降噪，高动态范围（HDR）压缩和细节增强）至关重要。 由于所提出的特征提取的有效性和优越性，由两个改进的滤波器计算的结果不会遭受包括光晕，边缘模糊，噪声放大和过度增强的缺点。 更重要的是，我们证明了从自然图像训练的特征不是特定的，并且可以提取红外图像的结构特征。 因此，通过直接使用经过训练的功能来处理任务是可行的。 （c）2017 Elsevier BV保留所有权利。

助听器算法，多通道DRC，降噪，啸叫陷波器

田春伟，徐勇，费伦克，王俊谦，文杰和罗楠发布的增强型CNN用于图像去噪，已在2019年CAAI Transactions on Intelligence Technology上发表。该方法由Pytorch实施。 ECNDNet的代码由Profillic（为您的项目提供动力的ML模型和代码的最大集合）收集，为 。 此代码使用Pytorch> = 0.4编写。 1.依存关系 pyTorch（> = 0.4） 火炬视觉 适用于Python的openCv 适用于Python的HDF5 Python 2.73 2.测试ECNDNet 如果噪声级别为15，我们将运行以下commod： python test.py --num_of_layers 17 --logdir sigma15 / --test_data Set68 --test_noiseL 15 或python test.py --num_

完整代码，可直接运行

完整代码，可直接运行

去噪声代码matlab 使用EMD去噪ECG 这些MATLAB代码是基于CEEMDAN的ECG去噪技术的实现，该技术基于下面提到的文献。 这是孟买IIT的一个学期研究项目的一部分。 main_HF_2008c326.m：这是基于2008年论文使用CEEMDAN消除高频噪声的主文件。 main_BW_2015c2.m：这是使用基于2015年论文的CEEMDAN消除Baseline Wander信号的主文件。 main_HF_2012c89.m：这是根据2012年论文在消除高频噪声方面失败的主文件。 其他所有“ .m”文件不是最终代码就是上面列出的主文件的支持代码。 所有三篇论文均附有提供CEEMDAN方法的论文（2014年论文）

在现今智慧程式快速的发展之下，单是一颗强力的MPU有时无法应付复杂的应用场景。以工业控制，车用市场上，急需解决的控制问题，SAC团队提出了整合的完整方案。工业控制的人机界面(HMI)，车用的infotainment，都不适用于键盘与鼠标，为考量安全性以及使用的便利性，手势识别成为了一项新的控制方式。 以i.MX8MQ为基础，整合原相科技(Pixart)所提供的CMOS光学感应手势识别模组，透过简单的I2C界面做沟通，达成无须键盘及鼠标即可简单并快速的控制面板。目前提供的手势识别超过10个以上，包括上下左右挥动，手势由远到近，近到远，顺时针逆时针旋转，可以依客户需求做修改，弹性的设计可以应付大多数复杂的控制环境。 原相科技所提供的CMOS光学感应手势识别模组，以误判率低，判别迅速著称，并且提供Linux驱动程式并由SAC团队技术支援，可协助客户快速的整合并且根据客户需求做修改。 此方案完美整合i.MX8MQ的强大运算能力，以原相手势识别模组克服恼人的控制问题，在工业控制以及车用市场上提供客户全新的选择。 软体实作流程: 带入I2C address 0x73 并且将相对应的interrupt pin脚指定好 定义手势控制的key event 指定不同手势所需执行的行为 编译cross compile并且修改Makefile 场景应用图产品实体图展示板照片方案方块图核心技术优势 支援Linux以及Android 双系统  双SDIO界面，可同时使用storage以及WIFI.  4核Cortex-A53及M4，应付工控应用得心应手  手势控制模组:  i2C界面支持到400kbit/s  最高反应速度:360@1080 frame rate  最远探测距离:20cm方案规格 手势模式以及游标模式  手势模式:内建多达9种手势  游标模式:可输出追踪物体的位置、尺寸和亮度的即时数据 方案来源:大大通

本文主要的内容是对图像的去噪技术做一个简单的介绍。全文对图像去噪技术进行了概述，包括噪声的概念和去噪原理，并对一些基本的图像去噪方法做了介绍。由于时间关系，并且这是导论课程的论文作业，就没有进行深入细致的研究。