为了准确地提取出结构光测量中变形条纹的瞬时相位，需对变形条纹图像进行滤波。在OWT_SURE_LET小波去噪的基础上，用冗余小波代替正交小波，用DB8小波代替Sym8小波，利用一个六变量的收缩函数代替四变量的收缩函数，提出了一种改进的SWT_SURE_LET小波滤波算法，该算法速度快、稳健性强。峰值信噪比和相位均方根值提取精度两个指标表明，无论何种类型的变形条纹，无论变形条纹的载频怎么变化，改进算法都是有效的。和其他经典的及最新的去噪算法相比，改进后的算法具有最好的结果和稳健性。

主要描述了PLL的相噪特性，有比较详细的相噪图并加以分析。

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。

功能：实现语音活动检测 算法实现：可参见文献 输入参数说明：语音信号 返回参数说明：语音是否活动的标志，信噪比

最近的基于低秩的矩阵/张量恢复方法已经在多光谱图像（MSI）去噪中得到了广泛的探索。 但是，这些方法忽略了固有结构相关性沿空间稀疏性，光谱相关性和非局部自相似性模式的差异。 在本文中，我们通过对矩阵和张量情况下的秩属性进行详细分析，进一步找出非局部自相似性是关键因素，而其他人的低秩假设可能不成立。 这促使我们设计一个简单而有效的单向低秩张量恢复模型，该模型能够如实地捕获固有的结构相关性，并减少计算负担。 然而，由于重叠的补丁/立方体的聚集，低等级模型遭受了振铃伪影。 虽然以前的方法诉诸于空间信息，但我们通过利用MSI中的专有频谱信息来解决此问题，从而提供了一个新的视角。 引入基于分析的超拉普拉斯先验模型对全局频谱结构进行建模，以间接减轻空间域中的振铃伪影。 与现有方法相比，该方法的优点是多方面的：更合理的结构相关可表示性，更少的处理时间以及重叠区域中更少的伪影。 所提出的方法在多个基准上得到了广泛评估，并且明显优于最新的MSI去噪方法。

基于形态学的权重自适应图像去噪，图像信息的保持，图像边缘的提取，图像骨架的提取，图像的处理效率，数学形态学图像处理。

小波变换降噪技术及其在Matlab中的实现,：对信号进行小波分解；小波分解高频系数的域值量化；信号重组。

数字语音加噪与去噪处理-信号处理.doc 数字信号处理

语音信号的去噪，使用matlab实现的，设计滤波器，对语音文件进行去噪，

为了提高掘进机振动信号小波包去噪的效果,最大限度避免噪声对信号特征提取的影响,提出了基于最优小波基选取的掘进机振动信号去噪方法。该方法以信号频谱为分析依据,首先确定了小波包分解的最优分解层数,再选择最优小波基函数,实现了对掘进机振动信号的实时处理,去噪效果达到了最佳。现场试验结果也验证了该方法的有效性。