block-match denoising algorithm，BM3D降噪算法matlab实现

人工智能-超声检测系统中信号降噪算法与缺陷的人工神经网络识别方法的研究与实现.pdf

去噪声代码matlab Vconv-dae：无对象标签的深度体积形状学习 VCONV-DAE中用于重现实验的代码是3D体积降噪自动编码器。 该存储库提供用于训练模型并可视化最终结果以完成形状和混合的数据以及代码工具。 如果使用此代码，请引用以下文章： VConv-DAE：没有对象标签的深度体积形状学习 在2016年欧洲计算机视觉会议（ECCVW）上。 对此代码有任何疑问，请发送电子邮件至。 请注意，最近的各种工作都将Vconv-dae视为基线，因此在不同的框架中可能具有相同的实现方式。 先决条件 该存储库混合了用lua和Matlab编写的脚本。 需要安装割炬来训练模型。 出于可视化目的，需要Matlab。 请注意，此代码仅出于研究目的而编写。 请阅读以下简要说明，以充分利用脚本。 --train_vol_autoencoder.lua是用于在体积数据上训练去噪自动编码器的主文件。 -数据存储在“数据”文件夹中。 形状分类和完成定量结果 --mess_classifer以二进制格式保存所有测试集的固定长度描述符。 稍后由matlab中的eval_classification脚本读取，该脚

采用一种处理非平稳信号的新方法—希尔伯特-黄变换HHT（Hilbert-Huang Transform）来进行滚动轴承故障特征的提取。将信号先进行小波包降噪处理，然后用HHT进行信号故障特征提取。通过实验仿真和轴承故障诊断实例，对比没有进行小波包降噪而直接进行HHT的结果，证明了此方法在轴承故障诊断中的有效性。

【插件简介】 Neural Enhancement Suite是一款基于人工智能AI，可以在AE中对视频进行降噪、视频上色、锐化、弱光亮度提升等操作 Neural Enhancement Suite is an A.I. powered toolset for AI-based video enhancement to achieve results not previously possible in After Effects.

Magic Bullet Suite v16.0.0是一套完整的插件，可为您提供所需的一切，以使您的素材在编辑时间轴上看起来更漂亮。Magic Bullet Suite 16为Looks添加了新的光晕和光学扩散工具，以及OpenColorIO支持。Magic Bullet Suite包含了对Apple芯片驱动的Mac的兼容性和优化，以及在Adobe After Effects中支持多帧渲染（MFR）。此外Cosmo、Mojo、Film、Renoiser现在利用Apple的Metal图形API在Mac上实现了最佳的GPU性能。包含七个工具Looks 6调色插件,Colorista,Denoiser降噪插件。现在，借助Looks中的输入和输出颜色处理功能，Magic Bullet Suite可以完美地融入您的高端色彩工作流程中。

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16bitPCM降噪工程，该资源为从其他地方下载，亲测可用，降噪明显有效，可供学习参考或者可直接使用

该包中包含五个块（AVIfile、edge、CCD、imnoise 和 View_Window）。 还包含两个 .avi 文件用于演示目的。 当然，任何 .avi 文件都可以加载到 AVIfile 块中（根据用户的需要），然后对其执行边缘或/和降噪处理。 但是，由于性能原因，我不建议将具有 hugh 分辨率的文件加载到 AVVfie 块中图像处理取决于 CPU 时钟。 如果采用CCD模块，用户可以使用winnov视频采集套件作为输入源进行实时图像处理。 要安装此模块集，用户必须将所有文件解压缩到一个文件夹中，并确保在 MATLAB 中正确设置了路径。 “winnovLib.mdl”包含我们之前提到的五个块，而“test_edge.mdl”是如何使用这些块的示例。 笔记： 此软件包仅用于演示目的，在 Winnov 的完整版本中还有更多块可用块集。 Winnov Blockset完整版支

可用于音频信号处理的学习，兼容Octave！