该方法仅从 SENSE 幅度 MR 图像的单次采集中准确地估计噪声的非平稳参数。 该算法假设噪声遵循非平稳 Rician 分布，它利用空间变异噪声的同态分离两项：平稳噪声项和一个低频信号。 然后通过具有 Rician 偏差校正的低通滤波来估计噪声的非平稳方差。 该算法在以下方面提出： MRI 中的空间变异噪声估计：同态方法，S Aja-Fernández、T Pieciak、G Vegas-Sánchez-Ferrero，医学图像分析，2014

噪声水平估计在许多图像处理应用（例如盲图像降噪）中至关重要。 在本文中，我们通过联合利用带通域中峰度的分段平稳性和正则性质，提出了一种用于自然图像的噪声级估计方法。 我们设计了一种基于K均值的算法，将图像自适应地划分为一系列不重叠的区域，每个区域的干净版本均假定与整个尺度上恒定但未知的峰度相关联。 然后，将噪声水平估计引入一个问题，以最佳地拟合此新峰度模型。 此外，我们开发了一种纠正方案，以通过噪声注入机制进一步降低估计偏差。 大量的实验结果表明，我们的方法可以可靠地估计各种噪声类型的噪声水平，并且优于某些最新技术，尤其是对于非高斯噪声。

柏林噪声 JAVA中Perlin噪声算法的实现。 输出 在项目文件夹中生成一个带有噪波纹理的 .png 文件。 图片

这是一个非常简单的m文件，实现了以下方法中描述的方法： J. Immerkær，“快速噪声方差估计”，计算机视觉和图像理解，卷。 64，第2号，第300-302页，1996年9月该函数输入灰度图像 I 并返回 Sigma，即噪声估计值。 这是一个示例使用： I = rgb2gray(imread('sample.jpg')); Sigma=estimate_noise(I); 这种方法的优点是它包含了一个拉普拉斯运算，它对图像结构几乎不敏感，而只依赖于图像中的噪声。

一阶移动平均高斯噪声通道上的干扰衰减。

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电机的振声信号包含了丰富的状态信息,利用电机的声音信号进行故障检测,并提出了综合小波包能量相对熵的概念。对采集的声音信号进行小波包分解,利用重构系数计算故障信号与正常信号小波能量包相对熵,并得到综合小波包能量相对熵,确定电机是否有故障;并通过比较各频带的综合小波包能量相对熵大小判断故障所处的频带位置,从而确定电机为何种故障。电机振声信号诊断实例验证了该方法的有效性。

混合噪声的matlab代码倾斜经验风险最小化 该存储库包含本文的实现 ICLR 2021 通常将经验风险最小化（ERM）设计为在平均损失上表现良好，这可能导致估计值对异常值敏感，泛化效果差或对子组进行不公平对待。 尽管许多方法旨在单独解决这些问题，但在这项工作中，我们通过统一的框架-倾斜的经验性风险最小化（TERM）来探索它们。 该存储库包含数据，代码和实验，以重现我们的经验结果。 我们证明了TERM可用于多种应用，例如加强子组之间的公平性，减轻异常值的影响以及处理类不平衡。 TERM不仅可以与针对这些个别问题的量身定制的现有解决方案竞争，而且还可以启用全新的应用程序，例如同时解决异常值和促进公平性。 入门 依存关系 当我们将TERM应用于各种实际应用程序时，不同应用程序的依赖关系可能会有所不同。 如果我们提到该代码基于其他公共代码库，则需要遵循这些代码库的相同设置。 否则，需要以下依赖项（最新版本将起作用）： python3 斯克莱恩 麻木 matplotlib 色彩系统 海生的 科学的 cvxpy（可选） TERM的性质 激励榜样 这些图将TERM表示为t的函数：（a）从一组2D样