2012年全国爱耳日主题为：减少噪声保护听力历届全国爱耳日主.pdf

了解对灰度图片处理的基本原理和方法； 熟悉掌握matlab软件； 对灰度图片模拟加入噪声； 利用matlab对加入噪声的该图片进行处理，记录每一种方法的过程，并进行比较，分析哪种噪声的所对应的增强方法效果最好； 在进行处理时要对每一步处理进行理论分析；

对于所有对象及其功能，质量是非常重要的参数。 在基于图像的对象识别中，图像质量是主要标准。 为了进行真实的图像质量评估，必须具备地面真实性。 但是在实践中，很难找到基本事实。 通常，图像质量是通过完整的参考指标（例如MSE（均方误差）和PSNR（峰值信噪比））进行评估的。 与MSE和PSNR相比，最近，又开发了两个更多的参考度量标准SSIM（结构相似性索引方法）和FSIM（特征相似性索引方法），目的是在此基础上比较还原对象和原始对象之间的结构和特征相似性度量知觉。 本文主要强调比较不同的图像质量指标以提供全面的观点。 通过对不同的噪声浓度进行降噪，可以使用基准图像对这些指标进行实验。 所有指标均给出一致的结果。 但是，从表示的角度来看，对SSIM和FSIM进行了归一化，但对MSE和PSNR未进行归一化。 从语义的角度来看，MSE和PSNR仅给出绝对误差。 另一方面，SSIM和PSNR给出了基于感知和显着性的误差。 因此，与MSE和PSNR相比，可以更容易理解SSIM和FSIM。

在本系列第 1 部分《电路测试主要运算放大器参数》一文中，我们介绍了一些基本运算放大器测试，例如失调电压 (VOS)、共模抑制比 (CMRR)、电源抑制比 (PSSR) 和放大器开环增益 (Aol)。本文我们将探讨输入偏置电流的两种测试方法。选择哪种方法要取决于偏置电流的量级。我们将介绍器件测试过程中需要考虑的各种误差源。本系列的下篇文章将介绍一款可配置测试电路，其可帮助您完成本文所介绍的所有测量

言语是人类社会最重要的交际工具，也是人类思维工具，人类社会文明与它 息息相关。语音承载语言信息，人们的信息交互主要靠语音进行。 在实际的语音环境，多多少少存在着程度不等的环境噪声的干扰。噪声使语 音质量下降，语音信号处理设备不能正常工作，信息交流受阻，含噪语音的去噪 成为一个亟待解决的难题。 传统的各种时频分析技术如傅立叶分析是面向平稳信号的，不适合分析非平 稳信号，非平稳信号的典型代表是语音信号，它是时变的随机信号。本文主要研 究采用近年来发展起来的面向非平稳信号的希尔伯特一黄变换理论来处理含噪语 音，抑制噪声，从而做到语音増强。

白噪声产生的C语言程序，用于白噪声驱动的系统的仿真算法之中

（很好的资料，做实验就参考这个代码了，代码的注释很详细）基于MATLAB语音信号去白噪声、高斯白噪声分析的源程序，将白噪声中的1/10改成1/50就可滤除白噪声，高斯白噪声的就不用改了！

matlab中噪声代码 MonteCarlo2FSK 基于蒙特卡罗法的2FSK系统抗噪声性能仿真 要求: 编写MATLAB的M文件， 用该文件对采用相干法解调的2FSK系统(f2 = f1 + 1 / Ts)的抗噪声性能， 进行1000个符号的蒙特卡罗法仿真， 画出误码率与信噪比之间的关系曲线， 其中信噪比的取值为r=0dB、2dB、4dB、6dB...10dB。 同时画出误码率与信噪比的理论曲线， 其中信噪比的取值为r=0dB、0.1dB、0. 2dB、0. 3dB...10dB。 分步实施: 熟悉2FSK系统调制解调，熟悉蒙特卡罗法，熟悉误码率计算； 编写主要程序； 画出系统仿真误码率曲线和系统理论误码率曲线。 课程设计的最后成果是提交份实验报告，内容包括: 2FSK系统调制解调原理，蒙特卡罗法介绍；误码率计算公式； 画出流程图； 源程序代码(需打印)； 程序运行结果(包括信号波形图) (需打印)； 小结。

低噪声放大器（ LN A）是射频收发机的一个重要组成部分， 它能有效提高接收机的接收灵敏度， 进而提高收发机的传输距离。因此低噪声放大器的设计是否良好， 关系到整个通信系统的通信质量。本文以晶体管ATF54143 为例， 说明两种不同低噪声放大器的设计方法， 其频率范围为2~ 2. 2 GHz；晶体管工作电压为3 V；工作电流为40 mA; 输入输出阻抗为50Ω。 　　1  定性分析 　　1. 1  晶体管的建模 　　通过网络可以查阅晶体管生产厂商的相关资料， 可以厂商提供的该款晶体管模型， 也可以根据实际需要该管的S2P 文件。本例采用直接将该管的S2P文件导入到软件中， 利用S 参数

matlab2014a代码ONLPoisson 该包中的代码通过用于图像去噪的神谕非局部算法 (ONL) 实现泊松散粒噪声去除，如下文所述： Qiyu Jin, Ion Grama 和 Quansheng Liu, 一种预言式非局部算法的泊松散粒噪声去除 内容 demo_onl.m - 复制论文表 1 中结果的脚本 nlm_poisson004.m - nlmps 算法的主要功能 ReadMe.md - 这个文件 Qiyu Jin、Ion Grama 和 Quansheng Liu，通过预言式非局部算法去除泊松散粒噪声 % ============================== ================================== 概述 函数“demo_nlmps”演示了使用论文中介绍的oracle non-local算法去噪。 依赖 此代码纯粹在 Matlab2014a 中实现，不依赖于任何其他工具箱。 接触 如果您有疑问、代码问题或发现错误，请告诉我们。请联系