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C#语言、VS2005，包括噪声模型、均值滤波与中值滤波、灰度形态学滤波、小波变换去噪、高斯低通滤波、统计滤波

小波变换去噪：小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法,能够在时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求

图像小波变换去噪matlab代码IAFNNA：各向同性和各向异性过滤范数NESTerov算法 本文使用NESTA实现各向同性和各向异性过滤规范最小化的python过滤规范的实现： 基于NESTA的Matlab代码：如果使用此代码生成论文，请同时引用以下两篇论文： @article{lima2020isotropic, title={Isotropic and anisotropic filtering norm-minimization: A generalization of the TV and TGV minimizations using NESTA}, author={Lima, Jonathan A and da Silva, Felipe B and von Borries, Ricardo and Miosso, Cristiano J and Farias, Myl{`e}ne CQ}, journal={Signal Processing: Image Communication}, pages={115856}, year={2020}, publisher={E

小波变换

针对在信号检测中经常存在的噪声污染问题，本文利用小波变换进行降噪处理。分析了小波变换降噪的理论依据、降噪处理程序以及阀值的选择，并在Matlab软件中进行了信号降噪的模拟仿真实验。分析结果证明了小波变换良好的降噪效果。

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