在压缩感知当中，首先进行的是稀疏表示，需要对图像进行去噪

分解信号重构Matlab代码子带图像压缩编码器 CPE 462图像处理和编码入门课程的最终项目，需要一个小组来开发涉及图像处理主题的应用程序，其中包括： 压缩，增强，分割，恢复或3D数据成像。 项目背景 在最近几年中，子带（或小波）图像编码技术变得非常流行。 一个主要原因是，在大多数情况下，它明显优于当前的JPEG图像编码标准。 实际上，基于子带的编码算法将成为下一代JPEG2000图像编码的基准。 项目实施 在这个项目中，我们在一个Matlab脚本中实现了一个子带图像编码器。 我们的脚本对典型的输入图像执行子带分解，标量量化和熵编码，并生成存储为数据文件的编码位流。 然后，解码器读取此编码文件，并执行熵解码和子带重构，最后生成与输入图像格式相同的重构图像。 它还计算重建图像的峰信噪比，以评估图像编码器的性能。 该脚本采用一个控制量化步长的输入，该参数最终将用于控制编码数据文件的大小（或压缩率）。 文件分解 subband_encoding_decoding.m -Matlab脚本，它接收单个.png并生成一个名为“ binary.txt”的比特流数据文件，以及从比特流数据文件中重建出

去噪声代码matlab CNN-POCS CNN-POCS算法用于地震数据插值。 该存储库包含该文章的可复制代码。也可以访问此文章，但是它已经过时了。 要求和依存关系 该存储库取决于Matlab和matconvnet。 建议使用Matlab 2018a和1.0beta25之后的版本。 培训过程/ gpu测试需要CUDA。 请参考以设置您的环境。 CNN-POCS工作流程 训练 培训代码可以在中找到。 地震数据插值与去噪 我们提供了一些演示来重现一些结果。 使用自然图像的预训练模型位于folder中。 双曲事件数据和合成3D数据包含在中。 提供用于测试CNN-POCS算法进行地震数据插值的方法。 提供了使用自然图像预训练的CNN模型测试2D地震数据的去噪功能。 提供用于测试降噪3D地震数据的工具。 引文 如果此存储库可帮助您进行研究，请考虑引用我们的工作 @article{zhang2020can, title={Can learning from natural image denoising be used for seismic data interpolation?}, auth

仿真内容： 1、说明时域和频域的能量守恒（各以信号和噪声来说明） 2、说明信号不变时噪声带宽的变化对输入信噪比的影响 3、说明噪声带宽和FFT增益的关系 4、在矩形窗前提下用仿真曲线和理论分析讨论信号频点位置和FFT后输出信噪比的关系 5、说明频点位置造成的最大信噪比损失是多少 6、对于那些信噪比损失最大的频点位置通过加不同的窗函数有没有信噪比的改善 主要参数声明 噪声带宽为5MHz，噪声的概率分布：N（0，1），即均值为零、方差（功率）为1 单点频信号的频率为500kHz，采样率为10MHz，FFT点数可变（分1024、2048） 信号表达式：s(t)=A*exp(j2Πfdt+θ)，其中幅度A取1，初始相位θ为Π/6 【资源说明】 资源包共包含如下内容： MATLAB源码文件4个（1个主程序、3个自定义函数） PDF文件3个（创作声明x1、FFT增益损失理论推导x1、仿真表格x1） 【资源均属于原创、代码编写规范、注释明细可读性强、理论推导简单明了】 原创不易，感谢支持原创作品！ 2021 11 15日更新包已同步

堆叠降噪自编码器,python实现

瑞利衰落信道的BER-VS-SNR 该代码绘制了瑞利衰落信道中误码率随信噪比变化的曲线

 对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中，然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响，使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声，因此降噪处理显得尤为必要。同时，脉搏波中含有人体生理病理信息，不同的人将表现为不同的特征，可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法，该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力，且具有对信号具有自适应性。运用极值法确定出脉搏波的峰值点，然后再根据峰值点确定出其他特征点的位置，实验证明该方法能够增加特征点的检出率。

matlab中批量导入图像代码 消息： 最先进的降噪性能 可用于即插即用的图像恢复 -18/12/2019 I recommend to use the PyTorch code for training and testing. The model parameters of MatConvnet and PyTorch are same. 合并批量归一化（PyTorch） import torch import torch . nn as nn def merge_bn ( model ): ''' merge all 'Conv+BN' (or 'TConv+BN') into 'Conv' (or 'TConv') based on https://github.com/pytorch/pytorch/pull/901 by Kai Zhang (cskaizhang@gmail.com) https://github.com/cszn/DnCNN 01/01/2019 ''' prev_m = None for k , m in list ( model . named_ch

根据语音信号降噪的问题， 我们建议 一种新颖的方法 在本文中，其中COMBIN ES Èmpirical模式分解（EMD），小波阈值去噪和我ndependent参照（ICA-R）成分分析。 因为只有一个混合记录，所以实际上是一个单通道独立分量分析（SCICA）问题，用传统的ICA方法很难解决。 EMD是 利用扩大 单-信道预先接收到的信号分成几个我ntrinsic模式功能（IMF分量），所以多维的传统ICA变得适用。 开始步骤，所接收的信号被分段来减少处理延迟。 其次，将小波阈值处理应用于噪声占主导的IMF 。 最后，引入快速ICA-R从处理后的IMF中提取目标语音成分，该IMF的参考信号是通过组合高阶IMF来构造的。 该模拟是在不同的噪声水平进行，所提出的方法的性能与EMD相比，小波阈值，EMD-小波和EMD-ICA接近。 仿真结果表明，所提出的方法表现出优异的性能去噪特别是当信号-到- 信噪比低，具有一半短的运行时间。

七、小波去噪效果评价 式中yi表示标准原始信号, xi 表示经处理后的估计信号。其中，SNR越大越好, MSE 越小越好。