matlab精度检验代码微型计算机 基于Chen等人的论文“用于域自适应的边缘化堆叠降噪自动编码器”，对边缘化堆叠降噪自动编码器（mSDA）的实现和使用。 al（2012）。 本文提供了MATLAB代码，并在处提供了MATLAB和Python的实现（后者是对MATLAB代码的严格翻译）。 mSDA的此实现基于作者提供的示例代码以及本文中的方程式。 最终，该Python实现比其提供的实现稍有优化，并且希望包含更多说明性的变量名和注释。 此外，尽管在本文中作者提供了主要mSDA算法的字面MATLAB实现，但他们也进行了描述，但没有给出对高维数据的更快逼近的实现。 该项目还包含此近似值的实现。 所有这些都在msda.py中完成。 最后，为了演示mSDA的功能，该项目包含一个简单的示例应用程序：从几个类别中进行文档分类，即众所周知的20个新闻组数据集。 数据预处理（将原始数据转换为单词包）在process_data.py中从头开始，并且stop_words.txt中包含一个常用的停用词列表。 process_data.py还包含将数据分为训练集和测试集并选择最常用功能（如作者所暗示的那样）的方

matlab椒盐去噪代码

FM1288升级版

FM1388软件开发手册，FM1288升级版本；

在研究脑电信号特性的基础上，提出了一种基于CEEMD-PE对脑电信号进行降噪的方法。完全集合经验模态分解（CEEMD）能够克服模态混叠的问题，因此，对脑电信号进行CEEMD分解，得到一组固有模态函数（IMF）分量，计算各个IMF分量的排列熵（PE）值，依据PE的值剔除基本为噪声的IMF分量，将降噪后的分量与保留的分量进行重构，得到降噪后的脑电信号。实验结果表明，用CEEMD-PE对脑电信号进行降噪，在抑制噪声的同时，还有效地保留了脑电信号的细节特性，去噪性能更好。

患者预处理 这是用于各种神经成像预处理操作（注册，切片，去噪，分割等）的MATLAB代码，其最初旨在处理常规临床数据（因此得名）[1]。 它以nifti文件（如.nii或.nii.gz）作为输入，并生成此数据的副本，并对其应用了所需的预处理步骤。 它还使用成对的标签遮罩（例如T1w MRI和肿瘤遮罩（或多个类别））处理图像数据，并确保生成的预处理数据是一致的。 请参阅下面的示例用例，这些用例可以独立运行，也可以启发更复杂的预处理任务。 依存关系 该算法要求以下软件包位于MATLAB路径上： SPM12：从下载。 spm_superres：从下载/克隆（如果要使用降噪或超分辨率选项）。 用例范例 1.多通道MRI分割 该MATLAB代码段将多个序列的MR图像作为输入，并生成已被共同注册和切片的图像。 然后使用SPM12统一分段例程对这些图像进行分段，并将本机+模板（未调制）空间GM，WM

【图像去噪】基于小波变换、contourlet变换、contourlet-小波变换+PCA算法实现SAR图像去噪matlab代码.zip

在分析多种时频分析方法的基础上，提出应用改进型的希尔伯特-黄变换来实现对脑电信号噪声干扰的处理。利用经验模态分解获得有限项目的经验模式函数，在局部数据平均的基础上利用希尔伯特变换获得能量谱。研究结果表明，改进的极值域均值模式分解法能够有效去除脑电信号的噪声部分，消除邻近频率的混叠影响和边界效应。对利用脑电信号诊断癫痫、缺血性脑损和睡眠监护有临床指导作用。

【图像去噪】均值滤波+中值滤波+高斯低通滤波+多种小波变换图像去噪matlab源码GUI.md

对添加高斯噪声的图像进行降噪处理 分别有均值滤波 中值滤波