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fm1182参数,使用
降噪
芯片必备资料
fm1182的参数都在里面,想要研究抗噪硬件设计的可以看看。。
2024-04-22 11:05:04
290KB
fm1182
1
CX20921_原理设计.pdf
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。
2024-02-29 19:01:28
189KB
语音换醒
语音降噪
语音消回音
AI智能
1
空冷风机的噪声机理及
降噪
措施
空冷风机的噪声机理及
降噪
措施
2024-01-10 17:00:21
71KB
行业研究
1
基于小波
降噪
和改进HHT的滚动轴承故障诊断方法研究
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。
2023-12-18 15:31:38
725KB
小波降噪
端点效应
故障诊断
1
一种基于时空联合的实时视频
降噪
算法
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。
2023-09-04 16:24:44
359KB
监测与报警系统
1
麦克风阵列声源定位-使用maltab软件实现声音
降噪
处理及声源定位(附源码)
软件:Maltab 资源内容: 使用maltab软件实现声音
降噪
处理以及麦克风阵列声源定位,可用于8个方位或者16个方位的计算。可以简单修改路径即可使用。 基于Sipeed麦克风阵列模块初步实现的近场声源定位,主控采用stm32f103zet6。 简述实现方法:使用DMA时分复用获取3组I2S麦克风数据到内部SRAM,定位算法通过分析一轮获取数据最大值的位置确定定位方向。
2023-04-19 22:23:07
3KB
Maltab
1
MATLAB-多种
降噪
算法
内含10种
降噪
算法,包含小波变换、形态滤波、平滑滤波、奇异谱分析、卡尔曼滤波、中值滤波、EMD等等。
2023-04-14 19:35:11
6KB
matlab
算法
1
MIRNet:“学习增强的真实图像还原和增强功能”的官方存储库(ECCV 2020)。 SOTA结果可实现图像
降噪
,超分辨率和图像增强
学习丰富的功能以进行真实图像还原和增强(ECCV 2020) , , , , , 和 论文: : 补充文件: 视频演示: : 摘要:为了从降级版本中恢复高质量图像内容,图像恢复在监视,计算摄影,医学成像和遥感等领域拥有众多应用。 最近,卷积神经网络(CNN)与传统的图像恢复任务方法相比取得了巨大的进步。 现有的基于CNN的方法通常以全分辨率或渐进式低分辨率表示形式运行。 在前一种情况下,获得了空间精确但上下文上不那么健壮的结果,而在后一种情况下,生成了语义上可靠但空间上不太准确的输出。 在本文中,我们提出了一种新颖的体系结构,其总体目标是通过整个网络维护空间精确的高分辨率表示,并从低分辨率表示接收强大的上下文信息。 我们方法的核心是包含几个关键元素的多尺度残差块:(a)并行多分辨率卷积流,用于提取多尺度特征;(b)跨多分辨率流的信息交换;(c)空间和渠道关注机
2023-04-11 14:01:45
28KB
computer-vision
pytorch
attention-mechanism
super-resolution
1
音频小波
降噪
实例(MATLAB) DWT-VoiceAnalysis
音频小波
降噪
实例 DWT_VoiceAnalysis 实例功能: 读取语音信号:'ReferAudio.flac' 并添加幅度为 NoiseAmplitude 的 gauss 白噪声。 采用 WaveName 小波对信号进行 level 尺度分解 采用 4 种方法对信号进行
降噪
处理并重构,计算相应的信噪比、均方根误差等对性能进行了比较。 保存的音频文件位于 AudioFile 内 欢迎讨论学习
2023-04-11 10:39:42
11.36MB
DWT
小波降噪
小波分析
音频小波降噪实例
1
奇异值能量差分谱在信号
降噪
中的应用
为了提高现场采集信号的信噪比,针对奇异值分解中重构矩阵有效阶次确定难的问题,提出了一种基于奇异值能量差分谱的信号
降噪
方法。该方法根据有用信号与噪声能量的差异性,通过构造信号的奇异值能量差分谱,将能量差分谱曲线中最大峰值点作为重构信号的有效阶次来实现有用信号和噪声的分离,能够使信号奇异值
降噪
阶次得到合理确定,较好地保护了原始信号中有用信息的完整性,获得了较大的信噪比,对后续进行信号特征的准确提取和分析至关重要。仿真和实例分析结果验证了该方法的有效性。
2023-04-06 21:43:24
457KB
奇异值分解
奇异值能量差分谱
降噪
信号处理
1
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