分解信号重构Matlab代码-denoising:去噪

分解信号重构Matlab代码降噪银河光谱 光谱数据去噪代码 目录 介绍 该存储库包含专为光谱数据的去噪设计的MATLAB代码和脚本。 所提出的方法通过利用稀疏表示（SR）学习框架，从其对应的噪声获取版本中合成了去噪频谱轮廓。 根据SR框架，可以将各种光谱图表示为从学习过的完整字典中得出的元素的稀疏线性组合。 依存关系 数据集 数据集包含模拟的宇宙学数据，这些数据是根据即将到来的欧几里得卫星星系调查建模的。 具体来说，该数据集包含13709个星系的全光谱能量分布（SED）示例，每个示例都在3750个波长为1.1-2.0微米的波长上对光谱轮廓进行编码。 我们利用7000个示例来训练耦合字典，并在其余示例上评估所提出方法的性能。 噪音条件 高SNR ：在Euclid的通量极限处，Ha线的峰值为3.5 sigma。 中等SNR ：在Euclid通量极限处的积分Ha通量为3.5 sigma。 这是官方调查规范。 低SNR ：在Euclid通量极限处的积分Ha通量处于噪声水平（sigma = 1）。 在此示例中，我们以中等SNR噪声条件进行实验。 辞典 关于字典训练阶段，我们基于ADMM稀疏耦合字