深入谈论噪声来源及计算

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Algorithm-Noise-Contrastive-Estimation-NCE-for-pyTorch.zip,重新实现Pytorch的噪声对比估计算法，遵循“噪声对比估计：非标准化统计模型的新估计原理”（Gutmann和Hyvarinen，AISTATS 2010）,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。

Noise_92噪声库的文件，包含了15个纯噪声数据，可以用于做语音增强算法的研究

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lms， 降噪。自适应滤波算法从某种角度也被称为性能表面搜索法，在性能曲面中，它是通过不断测量一个点是否接近目标值，来寻找最优解。

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MFFA 多重分形趋势波动分析MFDFA是一种与模型无关的方法，可以揭示随机过程或自回归模型的自相似性。 DFA由Peng等人首先开发。 1和后来扩展到研究Kandelhardt等人的多重分形MFDFA 。 2 。 在最新版本中，还添加了移动窗口系统，特别适用于短时间序列，最近对DFA的扩展（称为扩展DFA ）和经验模式分解的额外功能（作为去趋势方法）。 安装 要安装MFDFA，您只需使用 pip install MFDFA 在您喜欢的编辑器上，只需将MFDFA导入为 from MFDFA import MFDFA 有一个附加的库fgn可以生成分数高斯噪声。 MFDFA库 MFDFA基础仅取决于numpy ，尤其是numpy的polynomial 。 在版本0.3中，添加了一种基于方法，以替代依赖于PyEMD时间序列趋势变化方法。 使用MFDFA库 一维分数阶Ornstein-U