【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。

吹管音乐滤波去噪脉使用脉冲响应不变法设计的巴特沃斯滤波器课程设计

信噪比计算MATLAB编程，包括信噪比计算公式，信噪比计算代码等

射线追踪GGX 使用GGX反射模型的射线跟踪样本（1spp，具有时空降噪器）。 热键： [空格]暂停/播放动画 [V]切换空间降噪路径 先决条件： :

完整代码，可直接运行

第六章 总结与展望 54 和基于字典学习和自相似性正则的图像去噪方法，以上方法均是在理想状态下进 行的，虽然得到较好的去噪效果，但存在算法运行时间过长的问题，其主要费时 环节是非局部自相似权重参数的计算。所以在实际应用中需要考虑到非局部自相 似权重参数计算的优化问题，即不但要获得高质量的恢复图像，还要加快去噪进 程，提高实用性。此外，在稀疏表示求解实际问题方面，还有很大的改进与应用 空间，例如，选择字典学习和稀疏分解算法的最优组合，找到一种最优的学习 APBT 类字典的方法，如何充分利用图像局部结构信息和非局部自相似性信息进 行图像去噪或者其他的图像应用，如何提高图像去噪的运行速度，如何将稀疏表 示和自相似性有效应用到乘性噪声的情况。总之，基于稀疏表示和自相似性的图 像去噪方法研究还有很多内容有待进一步探索。

Matlab 编程代码实现了自适应中值滤波器，用于对被脉冲噪声或椒盐噪声破坏的图像进行去噪。 https://pixelsciences.blogspot.com/2017/07/adaptive-median-filter-for-image-corrupted-by-salt-and-pepper-noise.html