在现有阈值去噪算法的基础上提出了一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法，该算法提出的新阈值函数具有连续可导、小波系数偏差小、阈值自适应性强等优势。不仅保留了分解后的低频小波系数，还有效滤除了高频系数中的噪声系数，使得重构后的图像更接近原始图像。对高斯白噪声的Bridge图像、Lena图像及含“斑点噪声”的B超Fetus图像进行仿真，实验的结果表明，无论是新阈值函数的视觉效果，还是定量指标PSNR和MSE，均优于现有的阈值图像去噪算法。其边缘及细节信息能得到较好的保护，无明显振荡，图像更平滑、均匀，且在复杂噪声背景下，该方法具有较好的顽健性。

sEMG 信号 预处理：去噪，分割，特征提取

1首先运用 CEEMDAN 算法加入高斯白噪声，将信号分解成一系列 IMF 分量 2然后采用小波软阈值去噪方法对含噪声较多的高频 IMF分量进行去噪处理 3最后将去噪处理的 IMF 分量和其余分量进行重构，获得去噪后的信号。 可直接跑，无需重复购买。（因为内置PinPu函数也已补全）

采用一种基于开关电容阵列（SCA）和电压、电流滤波相结合的电路结构，设计了一个宽调谐范围低相位噪声的互补交叉耦合型LC压控振荡器。利用ADS仿真软件对电路进行仿真，达到了宽调谐、低相位噪声、低功耗的要求。

采用EM算法通过求解后验概率的条件期望最大的方法达到图像复原目的，同时在算法中实现了图像模型参数的设计。

基于Matlab的数字图像处理降噪方法.ppt

基于C#图像处理项目，包含图像的打开与保存、亮度/对比度调节、灰度化、二值化（固定/修改阈值，类判别法）、单通道显示、伪彩色、加噪（椒盐噪声、高斯噪声）、去噪/滤波（最大值/最小值、中值、修正平均）、图像锐化（物种不同算子）

基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究，简单介绍一般图像去噪方法，详细介绍贝叶斯模型以及用于小波去噪的方法

去噪声代码matlab 去马赛克数据集生成器 该存储库是Khashabi等人提出的去马赛克数据集生成算法的简单实现。 在名为的文件上。 免责声明：此存储库中显示的代码是从头开始编写的（即，不使用任何专有代码作为灵感或基础）。 但是，它确实需要下载第三方代码来访问其所有功能，这些功能已在本自述文件中得到了充分体现。 要求 的Python 3 Foi等人的噪声估计代码。 （请继续阅读以了解更多信息）。 请注意，您需要Matlab的许可版本才能运行此工具的全部功能。 您可以在没有该工具的情况下使用该工具，但是您将无法估计图像的噪点。 设置 首先，请确保您安装了合适的Python 3版本。 Matlab Python引擎 如果您的计算机上安装了Matlab版本，请按照说明操作，确保可以使用Matlab的Python引擎。 如果您无权访问Matlab发行版或不想安装它，则可以继续进行，但要知道您将无法估计输入图像的噪声。 Foi等。 的噪声估算代码 生成去马赛克数据集的很大一部分是能够在子采样结果上复制原始图像的噪声（有关更多信息，请阅读）。 由于许可原因，此存储库中未提供能够估计单个通道图像噪

肌电信号的小波去噪，及小波分解后从中提取小波系数、小波系数能量值、各频带能量占比大小。