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oad leleccum; index = 1:1024; x = leleccum(index); %产生噪声信号 init = 2055615866; randn('seed',init); nx = x + 18*randn(size(x)); %获取消噪的阈值 [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',nx); %对信号进行消噪

基于小波变换的图像降噪Matlab程序,适合图像降噪处理。

相位噪声基础；相位噪声在通信系统中的重要性；不同的相位噪声测量方法；最新的相噪分析仪（罗德与施瓦茨）

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检测概率取决于信噪比，而不是波形。 不同波形通过信号处理获得信噪比增益的能力可能不同。 Matched Filtering 在线性和白噪声意义下： 匹配：与信号特性匹配。 最优的匹配处理是自相关处理。 令 白噪声功率谱密度为N0，其自相关函数为 匹配滤波器脉冲响应取为 E为信号能量。 能量原理 ■匹配滤波 信号设计，信号编码：如何利用能量，如何处理信号。 最大信噪比 匹配滤波h(t) x(t) y(t)

雷达作用距离——检测性能与信噪比 检测性能与信噪比 虚警概率Pfa的计算 含载波噪声（即检波前）为高斯噪声，其电压pdf为： 检波后，噪声电压服从瑞利分布，其pdf为： 虚警概率Pfa为： 虚警时间Tfa ：发生虚警的平均时间间隔 Pdf v 0 vT

在本文中，我们提出了一种基于深度神经网络，堆叠式稀疏去噪自动编码器（SSDA）的图像处理低层结构特征提取方法。 当前通过深度学习进行图像处理的方法是直接构建和学习输入/输出之间的端到端映射。 相反，我们提倡从输入数据中分析第一层学习功能。 利用学习到的低级结构功能，我们改进了两个边缘保留滤波器，这对于图像处理任务（例如降噪，高动态范围（HDR）压缩和细节增强）至关重要。 由于所提出的特征提取的有效性和优越性，由两个改进的滤波器计算的结果不会遭受包括光晕，边缘模糊，噪声放大和过度增强的缺点。 更重要的是，我们证明了从自然图像训练的特征不是特定的，并且可以提取红外图像的结构特征。 因此，通过直接使用经过训练的功能来处理任务是可行的。 （c）2017 Elsevier BV保留所有权利。

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