去噪声代码matlab DnCNN-火炬 基于pytorch的工具 运行此代码 具有依赖项的Python3：scipy，numpy，scikit-image，PIL，h5py，pytorch> = 0.4 生成训练数据 'generate_data.py'。 您可能需要修改训练数据集的路径。 根据作者提供的信息，生成的训练数据集中有一些空白（零）数据。 训练 [火车]“ train_DnCNN.py” [模型]'model_DnCNN_ *'包括使用我的函数生成的数据集训练的模型。 测验 [测试]'ValidateResult_DnCNN.py'您需要更改测试集的路径和文件类型。 虽然我通过matlab生成了测试集，以在与其他方法竞争时发挥作用。 结果 在我的工作中，只采用了降噪方法。 高斯去噪 BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果。 噪音等级 BM3D 无线网络 锁相环 MLP 脑脊液 TNRD 神经网络 神经网络 DnCNN-S-Re 15 31.07 31.37 31.21 -- 31.24 31.42 31.73 31.61 31.75 25 28.57 28.

【语音去噪】基于改进谱减法语音去噪matlab 源码.md

基于自适应时频峰值滤波的光纤陀螺去噪算法

基于WLOP的PointCloudDenoiser：这是使用加权局部最优投影的点云降噪器

行业文档-设计装置-数字降噪听力保护微型耳机

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