维纳去噪matlab代码医院降噪项目 简单的MATLAB代码，用于计算嘈杂视频文件的高阶奇异值分解，丢弃奇异值并重建视频。 去噪和纠错通过PSNR进行测量。 去做： 硬阈值 维纳过滤器 多维数据集聚类/堆叠

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。

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信噪比SNR的求解，MATLAB程序详解

1).模拟正交幅度调制 2).模拟正交幅度调制在AWGN信道的抗噪性能 3).完成实验任务和记录实验数据，整理实验结果，完成实践报告 有报告和源程序

提出了一种基于小波系数局部统计模型的图像去噪方法。该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性，将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型，在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数。利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正。实验结果表明，利用该方法进行图像去噪能够取得良好的效果，同时可以有效地保留图像的细节。

【语音去噪】基于先验信噪比的维纳滤波算法语音去噪matlab源码.md

去噪声代码matlab 使用自动编码先验（）进行图像还原 抽象的： 我们建议将去噪自动编码器网络作为解决图像恢复问题的先决条件。 我们基于以下关键观察结果：最佳去噪自动编码器的输出是真实数据密度的局部均值，而自动编码器误差（训练后的自动编码器的输出与输入之间的差）是均值偏移向量。 我们使用此均值偏移矢量的大小（即到本地均值的距离）作为自然图像先验的负对数似然。 对于图像恢复，我们通过反向传播自动编码器误差，使用梯度下降来最大化可能性。 我们方法的主要优势在于，我们不需要为不同的图像恢复任务训练单独的网络，例如使用不同内核的非盲反卷积，或在不同放大倍数下的超分辨率。 我们演示了使用相同的自动编码先验技术进行非盲解卷积和超分辨率的最新结果。 有关方法的详细信息，请参见。 这段代码在Matlab中运行，您需要安装。 内容： ：包括一个用于非盲图像去模糊的示例和一个用于单图像超分辨率的示例。 ：实现MAP功能以实现非盲图像去模糊。 使用Matlab的帮助功能来了解输入和输出参数。 ：为单张图像超分辨率实现MAP功能。 使用Matlab的帮助功能来了解输入和输出参数。 ：使用我们训练有素的DAE

针对强干扰背景下的微震信号提取，提出一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和互信息熵的自适应提取算法。通过EMD对微震信号进行分解，得到高频和低频两部分信号，并对分解得到的各阶固有模态分量求出能量和能量熵值。根据互信息准则，通过依次计算相邻分量能量熵之间的互信息值来区分高频和低频信号。将经过自适应阈值滤波后的高频信号和低频信号一起进行信号重构，得到新的微震信号。仿真结果表明，在对微震信号去噪时，该方法可以有效地去除噪声信号，信噪比均提升了10 dB以上。工程上的微震信号通过该方法处理后，也取得了较好的效果。

针对国内长距离相干光通信接收系统采用单管探测器接收微弱信号噪声大、信噪比低等缺点，设计了一种应用于相干光通信系统的平衡探测器，运用两个PIN 管分别加跨阻放大器(TIA)，经过两个180°混频魔T 进行耦合相减，消除了大部分的激光器相对强度噪声(RIN)。搭建了测试平衡探测器的相干光通信系统，使本振光和信号光进行光混频，输出眼图显示通信状态良好。通过对比双管和单管的频谱图，进一步说明相干光通信系统的噪声通过这种平衡探测器得到了降低，系统的信噪比提高了大约10 dB，从而证明了该平衡探测器运用于相干光通信系统的可行性和优越性。