利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。

用matlab对语音信号加入随机噪声，并且显示其时域波形和频谱。

在信号处理中，往往需要考虑噪声环境下的仿真效果，此源码提供了相关色噪声的源程序。

放大器电路，噪声、温度系数都非常好的。用于小信号的传感器。

内容：生成随机脉冲信号（随机脉冲干扰/随机脉冲噪声） 场景：生成指定尺寸（x，y）的随机幅值A、随机脉冲宽度L、随机相位Z的脉冲信号 用途：用于生成随机脉冲信号用于信号分析，或给信号添加随机脉冲噪声 (固定积分)

含噪声的语音信号分析与处理设计 含噪声的语音信号分析与处理设计 含噪声的语音信号分析与处理设计

比较小波分析和傅里叶变换分析信号去噪声的能力,分析彼此之间的去噪能力

从计算机视觉到人脸识别：一文看懂颜色模型、信号与噪声 计算机视觉.pdf

matlab开发-信号相关噪声估计。该代码将估计信号相关噪声模型的三个参数。

音频信号更频繁地被各种类型的真实噪声污染。 因此，之前为了降低噪音水平，将使用一些过滤方法。 但是，目前有许多基于变换的技术来估计有噪声的音频信号。 一种称为小波变换的变换技术将用于从现实噪声中去除音频信号的噪声。 这项拟议研究的主要目的是表征离散小波变换 (DWT)，以从常见的现实噪声中去除一维音频信号。 此外，该思想是在MATLAB仿真软件中实现分解、阈值（软）和重构等音频信号去噪技术，并基于小波变换与傅立叶变换的选择进行比较分析。 同样，对于不同程度的分解，将估计信噪比（SNR）。 综上所述，在本研究中，已经测量了不同的情况，以根据其对信噪比的响应来选择最佳小波函数及其级别(SNR) 去噪音频信号。