图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量，根据Donoho提出的小波阈值去噪算法，分析了维纳滤波原理，提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理，用处理后的图像计算噪声的标准方差，以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解，实现对图像的低频和高频部分分别进行分解，用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时，经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声，而且能很好地保留边缘信息，极大地改善了图像的视觉质量。
2022-06-12 10:42:25
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2022-06-11 22:05:07
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tt变换matlab代码MID处理流水线
该存储库具有用于在货币激励延迟
(MID)
任务期间预处理和分析功能性磁共振成像
(fmri)
数据的代码。
该数据集包含来自
42
个控制对象的数据。
每个受试者在
2
次扫描运行中执行
MID
任务，并提供以下信息：
6
个条件（0,1,5
增益/损失试验）
每个条件
15
次试验，所以总共
90
次试验
试用时间：
0-2
秒：提示呈现（+/-
$0、$1
或
$5
提示）
4.25-5
s：目标窗口（即目标将在此间隔内的某个时间出现）
6-8
秒：结果展示
试验间隔
(ITI)
为
2、4
或
6
秒，所有试验平均为
4
秒
入门
软件要求
（注意：版本很重要，因为较新版本的
AFNI
显然没有在此管道中使用的
3dFourier
命令）
（目前用于保存和绘制
VOI
时间课程）
权限
确保用户有权执行脚本。
从终端命令行，cd
到包含这些脚本的目录。
然后输入：
chmod
777
*sh
chmod
777
*py
能够执行它们。
这只需要运行一次。
功能磁共振成像管道
检查原始数据
原始
fMRI
和解剖数据应该在这里，相对于您的
2022-06-11 13:55:19
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1 引言
桥式可逆斩波电路在电力电子技术、电力拖动和电力系统及其他领域应用最为广泛。对于具有摩擦负载的直流调速系统需要能在四象限内运行的直流变换电路，从而发展出了桥式可逆斩波电路。传统的四象限直流电源是由两组反并联相控式整流电路实现的，因此具有和其他相控式电源一样的固有缺点：网侧功率因数随着调压加深而变得很低；系统惯性大无法满足诸如伺服系统类要求快速响应的场合。以DC/DC变换原理为基础的直流电压变换电路由于在交流侧采取不控整流方式，故网侧功率高，且不随输出电压变化；由于采用开关频率较高的斩控方式，故系统惯性小，快速响应性能好。因此，调试桥式可逆斩波电路的相关参数并对负载的工作情况进行对
2022-06-11 02:56:18
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