摘要：随着社会工业生产的不断进步，各种噪声污染越来越严重。目前普遍采用的模拟降噪方法已不能满足要求，未来的研究将朝着以数字信号处理器及相关算法为技术支撑的数字降噪技术发展，其中一个重要应用则为数字降噪耳机的设计。数字降噪耳机设计主要是通过自适应滤波器来实现的。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。 　　1 引言 　　降噪耳机是降噪技术的一个重要应用。我国的降

matlab椒盐去噪代码LoBCoD CSC模型的局部块坐标下降算法 这是实现LoBCoD算法的Matlab程序包。 E. Zisselman, J. Sulam and M. Elad, "A Local Block Coordinate Descent Algorithm for the Convolutional Sparse Coding Model". CVPR 2019. [] [] [] 引用LoBCoD @InProceedings{Zisselman_2019_CVPR, author = {Zisselman, Ev and Sulam, Jeremias and Elad, Michael}, title = {A Local Block Coordinate Descent Algorithm for the CSC Model}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2019} }

代码通过小波变换实现压缩，去噪，平滑，能够直接添加到MATLAB中运行

六、小波函数的选择 小波变换不象傅里叶变换是由正弦函数唯一决定的，小波基可以有很多种，不同的小波适合不同的信号去噪，对于确定的信号，如果小波选择不当，去噪结果可能相差很远，还有可能丢失有用的信息。 面对各种小波，到底选择哪一种来处理心电信号才能满足医疗上的需要，必须经过大量的仿真研究结果来进行筛选 。 根据大量文献记录B样条函数适合心电去噪： 样条函数是一种非紧支撑正交的对称小波，有较高的光滑性，频率特性好，分频能力强，频带相干小的特性。

选择一段不含噪声的ECG纯净信号，手动在样本中叠加不同信噪比的高斯白噪声，模拟在不同噪声水平下的含噪ECG信号，使用SSA分析数据，用信噪比（SNR）、信噪比增益（SNRG）、根均方误差（RMSE）三指标衡量算法性能

使用小波变换和独立分量分析的ECG信号降噪

深度学习的CT图像降噪 01.使用方向小波进行低剂量X射线CT重建的深层卷积神经网络（KAIST-net） 数据集 AAPM-Mayo诊所低剂量CT大型挑战赛（仅腹部CT图像） 512x512，10位患者，5743个切片 使用55x55补丁 模型 该方法适用于低剂量CT图像的小波系数 网络包含24个卷积层 02.通过卷积神经网络进行小剂量CT 数据集 TCIA（癌症影像档案馆）常规剂量的CT图像。 256x256、165位患者，7015个切片。 将泊松噪声加到正常剂量的正弦图中。 使用33x33的补丁。 模型 网络仅使用3个层（Conv-ReLU-Conv-ReLU-Conv）。 03.使用残差卷积网络改善低剂量CT图像 数据集 AAPM-梅奥诊所低剂量CT挑战赛 512x512，10位患者，5080个切片 使用44x44补丁（2D），44x44x24补丁（3D） 模型 二

语音降噪模型训练PMSQE loss 对应pesq指标MOS分

一个运算量很小的C语言降噪算法，运算量小，从开源工程中提取出来的

提出了一种基于小波降噪与改进的符号内频域平均(ISFA)联合的相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统信道估计方法。该方法利用最小二乘(LS)方法进行信道估计，并对估计后的结果进行小波去噪处理，最后采用Kaiser窗函数改进ISFA 算法对小波处理结果进行ISFA，完成联合去噪。仿真结果表明，该方法可以有效地提高信道估计精度。当光信噪比(OSNR)为17 dB时，该算法的误码性能(BER)比ISFA 算法的误码性能提高将近一个量级。