以下是一个基于 MATLAB 的语音增强降噪程序的简单描述： 该程序旨在通过对输入的语音信号进行处理，提高语音的清晰度和可听性，降低噪声的影响。它采用数字信号处理技术，通常包括以下主要功能： 1. 预处理：读取输入语音信号，进行采样率转换（如果需要），并对信号进行分帧处理。 2. 噪声估计：通过分析输入语音信号中的背景噪声部分，估计噪声的统计特性，例如噪声功率谱密度。 3. 特征提取：计算语音信号的特征参数，如短时能量、短时幅度谱等。 4. 噪声估计更新：利用特征提取的结果，动态更新噪声估计，以适应信号的变化。 5. 降噪滤波：根据噪声估计和语音信号的特征，设计合适的降噪滤波器，对信号进行滤波处理，以减少噪声的影响。 6. 后处理：将滤波后的语音信号进行合成，恢复其原始的采样率（如果进行了采样率转换），并输出最终的增强降噪结果。 需要注意的是，具体的算法和实现细节可能因程序的目标和应用领域而有所不同。此外，语音增强降噪算法属于一个复杂的研究领域，可能涉及更多的技术和算法，例如频谱减法、自适应滤波等。 以上只是对基于 MATLAB 的语音增强降噪程序功能的简要描述，具体

针对栈式稀疏去噪自编码器（SSDA）在图像去噪上训练难度大、收敛速度慢和普适性差等问题，提出了一种基于栈式修正降噪自编码器的自适应图像去噪模型。采用线性修正单元作为网络激活函数，以缓解梯度弥散现象；借助残差学习和批归一化进行联合训练，加快收敛速度；而为克服新模型对噪声普适性差等问题，需要对其进行多通道并行训练，充分利用网络挖掘出的潜在数据特征集计算出最优通道权重，并通过训练权重权重预测模型预测出各通道最优权重，从而实现自适应图像去噪。实验结果表明：与目前降噪较好的BM3D和SSDA方法相比，所提方法不仅在收敛效果上优于SSDA方法，而且能够自适应处理未参与训练的噪声，使其具有更好的普适性。

用Matlab处理TDMS数据（降噪+频谱分析）。 一篇文章带你快速了解！

改善扩散 这是的代码库。 用法 README的这一部分将逐步介绍如何训练模型并从模型中取样。 安装 克隆该存储库，然后在您的终端中导航至该存储库。 然后运行： pip install -e . 这应该安装脚本所依赖的improved_diffusion python软件包。 准备资料 训练代码从图像文件目录中读取图像。 在文件夹中，我们提供了用于为ImageNet，LSUN卧室和CIFAR-10准备这些目录的说明/脚本。 要创建自己的数据集，只需将所有图像转储到扩展名为“ .jpg”，“。jpeg”或“ .png”的目录中即可。 如果您希望训练一个类条件模型，则将文件命名为“ mylabel1_XXX.jpg”，“ mylabel2_YYY.jpg”等，以便数据加载器知道“ mylabel1”和“ mylabel2”是标签。 子目录也会自动枚举，因此可以将图像组织为递归结构（尽管目录名

首先贴一张验证码上来做案例： 第一步先通过二值化处理把干扰线去掉： from PIL import Image # 二值化处理 def two_value(): for i in range(1,5): # 打开文件夹中的图片 image=Image.open('./Img/'+str(i)+'.jpg') # 灰度图 lim=image.convert('L') # 灰度阈值设为165，低于这个值的点全部填白色 threshold=165 table=[] for j in range(256): if j<

fm1182的参数都在里面，想要研究抗噪硬件设计的可以看看。。

CX20921是一款高性价比的语音换醒、识别、降噪、消回音处理IC。适合AI智能、机器人、自动化语音操控。

空冷风机的噪声机理及降噪措施

提出了一种基于小波域阈值降噪和改进Hilbert-Huang变换的滚动轴承的振动信号分析方法。利用小波域阈值消噪的方法对振动信号进行降噪,采用基于包络极值延拓和相关系数法的HHT方法得到信号的Hilbert谱和Hilbert边际谱,根据谱图幅值特性判断轴承的状态。该方法能够有效地提取信号特征,具有良好的诊断效果。

针对监控视频图像的特点，提出了一种基于时空联合的实时视频降噪算法。该算法通过结合多帧图像进行运动检测，自适应地区分图像的运动区域和静止区域，对静止区域采用时域加权均值滤波，对运动区域采用空域ANL滤波。实验结果表明，该算法由于准确地区分了图像的运动区域和静止区域，充分利用了视频的时域、空域信息，在不造成运动拖影的前提下，能够显著提高视频的信噪比和图像的主观质量，同时满足实时性要求。