利用小波分析进行数据降噪，添加一个白噪声的数据，利用Matlab进行降噪仿真

奇异值是信号去噪的常用方法，对非线性非平稳信号的分析产生了重大影响。

强大的去噪算法，可处理噪点明显且模糊不清的图像

基于Matlab的小波阈值折衷去噪算法研究

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.

助听器算法，多通道DRC，降噪，啸叫陷波器

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。

在分析基于SVD的平稳信号降噪原理的基础上,提出了一种基于SVD的非平稳信号重叠分段降噪算法。非平稳信号通过数据分段可近似处理为多段平稳信号。为降低连续分段降噪误差,进行一定比例的重叠分段,应用基于SVD的平稳信号降噪方法对各分段信号进行降噪,相邻段之间的重叠信号经过多次降噪后求平均得到最终降噪信号。仿真结果表明,该算法具有良好的降噪能力且稳定性较好

分析了小波的消失矩特性对图像重构误差的影响，提出了利用提升算法提高双正交小波消失矩的改进算法。通过提升算法对传统小波提高消失矩，改善了小波的性能，使小波具有更好的振荡性，能够更好地捕捉图像的细节，从而提高了重构信号的精确度。根据磁共振图像的特点及其噪声的分布特性，提出了一种对小波系数进行分块处理的阈值去噪方法。通过对分解后每个层次上的各高频系数矩阵分为多个子矩阵分别进行不同阈值的选取，实现在不同的对比度区域选取不同的阈值的目的，从而使阈值的选取更具有自适应性。

在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。 本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法的图像去噪算法。首先介绍图像处理应用时的常用函数及其用法；其次详细阐述了四种去噪算法原理及特点；最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；维纳滤波对高斯噪声有明显的抑制作用；对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。