三、小波分析的去噪原理 在实际工程应用中，通常所分析的信号具有非线性，非平稳,并且奇异点较多的特点。含噪的一维信号模型可表示为： 其中，f(t)为真实信号，s(t)为含噪信号，e(t)为噪声， 为噪声标准偏差。

对振动信号进行奇异值分解去噪，然后提取包络谱频谱

文中采用LMS 算法在MATLAB 中实现了自适应滤波器的设计与实现。在MATLAB 中建立了数字降噪耳机系统模型，并且针对该模型利用MATLAB 语言进行编程及C 语言编程。模型以及程序仿真结果表明此设计实现了对信号中混有的环境噪声进行降噪，并且效果远远高于模拟降噪技术。

信噪比测试netstumblerinstaller_0_4_0软件，可以测试路由器的信噪比。了解自己路由AP的真正性能。信噪比测试

MATLAB音频信号降噪kalman滤波

去噪声代码matlab MWCNN图像降噪 Pytorch中多级小波-CNN图像复原的实现 Matlab代码： 引文： 刘鹏举，等。 “用于图像复原的多级小波-CNN”。 IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议记录。 2018。 教程 安装正确的环境： conda env创建environment.yml conda激活EE367 cd ./pytorch_wavelets 点安装。 cd ../（返回项目根目录） python runMe.py （可选）使用jupyter笔记本签出runMe.ipynb 输出图像应保存到experiments /（model）/ images / test_images文件夹中 笔记 如果遇到内存不足错误或被杀死9，则可能需要将每个args的runMe.py中的“ n”值更改为1000。 去做 修复数据加载代码，以便我们不会淹没系统内存来编写补丁 不要将修补程序加载到系统内存中，只需加载文件名，然后按照DataLoader的查询读取它们

利用MATLAB仿真软件实现图像的去噪处理。 要求：读取图像并分别加入高斯噪声、椒盐噪声、脉冲噪声和乘性噪声，然后采取合适的滤波器进行去噪处理，能显示原始图像、加噪后图像和去噪后图像。 说明：里面含有单独报告书，单独的代码，整合的报告书和代码，任你选择。

利用滑动相关来捕获伪码，并且计算在各个信噪比下的检测概率。

阻尼最小二乘法matlab代码降噪/超分辨率 此代码对多对比度MR图像进行消噪或超分辨。 它会先转换具有多通道总变化的数据生成模型。 它可以处理具有不同分辨率和视野的多种对比度。 它还可以利用相同对比度的多次重复。 依存关系 该代码是用Matlab编写的，并且取决于软件的开发分支，该分支应该在Matlab路径上。 通常只限于在该分支机构工作的人员访问此分支机构。 如果您不愿意，但想尝试使用此软件，请给我们发送电子邮件以获取副本。 为了提高速度，建议在激活OpenMP的情况下重新编译SPM。 这可以通过遵循来完成，除了必须指定选项USE_OPENMP=1之外。 例如，在linux上： cd /home/login/spm12/src make distclean make USE_OPENMP=1 && make install make external-distclean make external && make external-install 用法 SPM批次 如果将超分辨率复制到SPM的toolbox/文件夹中，则可以在SPM批处理系统中使用它，可以通过单击主窗口中的“批处理

构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型