对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中，然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响，使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声，因此降噪处理显得尤为必要。同时，脉搏波中含有人体生理病理信息，不同的人将表现为不同的特征，可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法，该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力，且具有对信号具有自适应性。运用极值法确定出脉搏波的峰值点，然后再根据峰值点确定出其他特征点的位置，实验证明该方法能够增加特征点的检出率。

matlab中批量导入图像代码 消息： 最先进的降噪性能 可用于即插即用的图像恢复 -18/12/2019 I recommend to use the PyTorch code for training and testing. The model parameters of MatConvnet and PyTorch are same. 合并批量归一化（PyTorch） import torch import torch . nn as nn def merge_bn ( model ): ''' merge all 'Conv+BN' (or 'TConv+BN') into 'Conv' (or 'TConv') based on https://github.com/pytorch/pytorch/pull/901 by Kai Zhang (cskaizhang@gmail.com) https://github.com/cszn/DnCNN 01/01/2019 ''' prev_m = None for k , m in list ( model . named_ch

根据语音信号降噪的问题， 我们建议 一种新颖的方法 在本文中，其中COMBIN ES Èmpirical模式分解（EMD），小波阈值去噪和我ndependent参照（ICA-R）成分分析。 因为只有一个混合记录，所以实际上是一个单通道独立分量分析（SCICA）问题，用传统的ICA方法很难解决。 EMD是 利用扩大 单-信道预先接收到的信号分成几个我ntrinsic模式功能（IMF分量），所以多维的传统ICA变得适用。 开始步骤，所接收的信号被分段来减少处理延迟。 其次，将小波阈值处理应用于噪声占主导的IMF 。 最后，引入快速ICA-R从处理后的IMF中提取目标语音成分，该IMF的参考信号是通过组合高阶IMF来构造的。 该模拟是在不同的噪声水平进行，所提出的方法的性能与EMD相比，小波阈值，EMD-小波和EMD-ICA接近。 仿真结果表明，所提出的方法表现出优异的性能去噪特别是当信号-到- 信噪比低，具有一半短的运行时间。

七、小波去噪效果评价 式中yi表示标准原始信号, xi 表示经处理后的估计信号。其中，SNR越大越好, MSE 越小越好。

模糊C均值聚类算法（FCM）广泛用于彩色图像分割，但该算法存在需要预先指定聚类数目、计算量大、耗时长且易陷入局部最优等缺点。提出一种自适应快速模糊C均值彩色图像分割方法，该方法首先运用蚁群算法，自动获取初始聚类中心和聚类数目，然后使用基于梯度的分水岭算法对原始彩色图像进行预分割，得到一系列由色彩特征空间具有一致性的点构成的子集，最后对这些子集的中心进行模糊聚类。实验结果表明：由于子集数量远小于原始图像像素数目，使聚类样本数量显著减少，大大提高了聚类速度，同时在聚类中以特征距离代替欧式距离，增强了算法的鲁棒性。

基于狮群优化算法的自适应图像去噪技术

matlab开发-pureletforpoisson图像去噪。这是一个纯let的实现，最近提出用于泊松图像去噪。

该代码包含两种算法，即：通用综合先验 (GSP) 和通用分析先验 (GAP)，用于减少高光谱图像中的脉冲噪声。 这些算法利用空间和光谱相关性。 GSP 算法使用 Daubechies 小波作为空间维度和傅立叶变换作为垂直维度。 GAP算法基于总变化最小化。 运行代码需要 SPARCO 工具箱（可从以下 网址免费获得： http : //www.cs.ubc.ca/labs/scl/sparco/ ）。

用小波处理一维信号matlab实验，包括小波分解，阈值选择等。 用小波处理一维信号matlab实验，包括小波分解，阈值选择等。

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