这是一个非常简单的m文件，实现了以下方法中描述的方法： J. Immerkær，“快速噪声方差估计”，计算机视觉和图像理解，卷。 64，第2号，第300-302页，1996年9月该函数输入灰度图像 I 并返回 Sigma，即噪声估计值。 这是一个示例使用： I = rgb2gray(imread('sample.jpg')); Sigma=estimate_noise(I); 这种方法的优点是它包含了一个拉普拉斯运算，它对图像结构几乎不敏感，而只依赖于图像中的噪声。

一阶移动平均高斯噪声通道上的干扰衰减。

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电机的振声信号包含了丰富的状态信息,利用电机的声音信号进行故障检测,并提出了综合小波包能量相对熵的概念。对采集的声音信号进行小波包分解,利用重构系数计算故障信号与正常信号小波能量包相对熵,并得到综合小波包能量相对熵,确定电机是否有故障;并通过比较各频带的综合小波包能量相对熵大小判断故障所处的频带位置,从而确定电机为何种故障。电机振声信号诊断实例验证了该方法的有效性。

混合噪声的matlab代码倾斜经验风险最小化 该存储库包含本文的实现 ICLR 2021 通常将经验风险最小化（ERM）设计为在平均损失上表现良好，这可能导致估计值对异常值敏感，泛化效果差或对子组进行不公平对待。 尽管许多方法旨在单独解决这些问题，但在这项工作中，我们通过统一的框架-倾斜的经验性风险最小化（TERM）来探索它们。 该存储库包含数据，代码和实验，以重现我们的经验结果。 我们证明了TERM可用于多种应用，例如加强子组之间的公平性，减轻异常值的影响以及处理类不平衡。 TERM不仅可以与针对这些个别问题的量身定制的现有解决方案竞争，而且还可以启用全新的应用程序，例如同时解决异常值和促进公平性。 入门 依存关系 当我们将TERM应用于各种实际应用程序时，不同应用程序的依赖关系可能会有所不同。 如果我们提到该代码基于其他公共代码库，则需要遵循这些代码库的相同设置。 否则，需要以下依赖项（最新版本将起作用）： python3 斯克莱恩 麻木 matplotlib 色彩系统 海生的 科学的 cvxpy（可选） TERM的性质 激励榜样 这些图将TERM表示为t的函数：（a）从一组2D样

matlab去除图像条带噪声代码DIP_全景拼接 自动Panaroma拼接 如何运行代码： 通过提供包含图像的目录名称（以“ .jpg”格式）来运行main函数。 该函数返回一个全景图像单元格，并显示全景图。 示例：假设数据集文件夹（链接中提供的图像文件夹）与main.m文件在同一目录中Panorama = main（“ ./ dataset / subset1”）; 链接中的子集10是多场景图像集的示例。 依存关系： 所需的Matlab工具箱 图像处理工具箱 计算机视觉工具箱 图像采集工具箱 优化工具箱 问题定义： 问题：给定来自不同场景的多幅图像，以一种混乱的无序方式，重建了所有可能的全景图像。 输入图像可以是无序的，方向，比例或照明不变的。 它还会处理在重建过程中不是场景一部分的噪声图像。 行动计划： 该算法的第一步是使用SIFT描述符在所有图像中找到共同特征，而这些特征与旋转和比例无关。 接下来，我们将具有最大匹配特征的图像分组，并使用一些固定数量的图像进行重建。 概率模型用于验证所有匹配项。 3.找到图像集的连接组件，即将属于一个场景的所有图像分组。 然后，我们使用RANSA

带阻滤波的应用之一是在频域中噪声分量的大致位置大致已知的应用中去除噪声。该程序对被周期性噪声破坏的图像进行去噪，该图像可以近似为二维正弦函数使用带阻滤波器。您可以调整滤波器蒙版的半径以将其应用于不同的图像。

将理想的二进制掩码应用于噪声损坏的语音信号。 该处理在基于 FFT 的短时频谱分析-修改-合成框架内进行。 理想的二元掩码是根据预言机（真实）信噪比 (SNR) 通过具有本地 SNR 标准的阈值计算得出的。 该例程返回合成的增强语音、理想的二进制掩码和真实的瞬时频谱 SNR。