1 内容介绍1.1 卡尔曼滤波理论的背景及意义 信号是信息的载体。一般可以分为两类,分别为确定性信号与随机信号。服从 某种固定函数的关系的信号,就是确定性信号,它的变化是遵循一定规律的,具有 确定的频谱特性,比如说正余弦信号、阶跃信号、脉宽固定的矩形脉冲信号等。若 信号在每个时刻的取值是随机变量,则称之为随机信号,它不能表示为一个确定的
I = imread('board.tif'); I = imcrop(I,[2 50 255 255]); % [xmin ymin width height],这里的大小需要减1,因为x_max = xmin+width,ymin = ymin+height imshow(I) title('Original Image') PSF = fspecial('gaussian',5,5); b
图像降噪算法——低秩聚类:WNNM算法图像降噪算法——低秩聚类:WNNM算法1. 基本原理2. matlab代码3. 结论 图像降噪算法——低秩聚类:WNNM算法同样是为了完善自己知识版图的完整性,我决定再补充下低秩聚类算法的相关算法,低秩聚类算法同样是一大类算法,这篇博客是挑选了其中最经典的一种算法WNNM算法进行展开学习,由于没有在这方面做过太多相关的工作,因此可能理解相对肤浅,还请读者见谅
Attention-Guided CNN for Image Denoising发表期刊 : Neural Networks 124 (2020) 117–129 https://doi.org/10.1016/j.neunet.2019.12.024Paper and Codeimage denoising 系列2:DnCNN图像方法介绍找paper搭配 Sci-Hub 食用更佳 (๑•̀ㅂ
噪声来源相机传感器在拍摄图像的时候,可能会收到外界环境以及感光芯片本身质量的影响,成像之后在传输的过程中的传输介质也可能受到其他干扰,导致最终接收到的图像上存在一些干扰信息,这些干扰信息,被称之为噪声。在后续的图像分析过程中,如果不事先把噪声去除掉,将会影响图像分析的结果。 接下来我们简单介绍几种常见的噪声,并用Matlab来模拟这些噪声。常见的图像噪声椒盐噪声高斯噪声泊松噪声周期性噪声原始图像i
% 调用MATLAB中含有噪声的数据文件 leleccum; load leleccum; index=1:3000;x=leleccum(index);N=8...
原创 2021-07-09 11:55:15
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一、 Pytorch Debug在使用Pytorch时你或多或少会遇到各种bugCrossEntropyLoss和NLLLoss最常见的错误是损失函数和输出激活函数之间的不匹配。nn.CrossEntropyLossPyTorch中的损失模块执行两个操作:nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss。因此nn.CrossEntropyLossPyTorch的输入应该是最后一个线性层的
前言这是一篇关于使用GAN对图像降噪的论文,我翻译了论文,也看了代码,以下是github链接:GAN。我看懂了论文,这确实是一篇很好的论文。使用当下最火的GAN对图像进行。也是一个开创性的想法。文中的损失函数与以往的不同。但是其他思想与传统GAN都是类似的。读完论文之后,我下载了相关代码,但是在代码中我遇到了问题。想要训练模型,却没有跑起来。如果你将代码跑起来了。可以在下面留言。我们一起交
现在许多小伙伴出门游玩,都会选择用拍照是方式将好看的沿途风景记录下来,但由于当时的环境、光线等因素,回过头观赏时经常发现照片上充满着点,这既影响美观,也不便于分享在自己的社交平台上。难道只能将这些照片舍弃吗?并不然,其实我们可以借助工具对图片进行降噪,以此提高清晰度。那如何消除图片上这些点呢?相信你们以及迫不及待的想知道答案了,那就赶紧往下看学习起来吧!效果展示以下是使用该软件进行图片降噪的效
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击?​​智能优化算法​​       ​​神经网络预测​​       ​​雷达通信 ​​      ​​无线传感器​​  
原创 2023-03-18 09:10:03
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简介随着数字图像数量的增加,对高质量的图像需求也在增加。然而,现代相机拍摄的图像会因噪声而退化。图像中的噪声是图像中颜色信
1 简介维纳滤波是诺伯特*维纳在二十世纪四十年代提出的一种滤波器,是根据全部过去的和当前的观察数据 来估计信号的当前值,它的解是以均方误差最小条件下所得到的系统的传递函数 H(z)或单位样本响应 h(n)的形式 给出的,因此维纳滤波器也称为最佳线性滤波器.本论文介绍了维纳滤波器的原理并运用 Matlab 软件进行仿真分 析.论文仿真分为两大块,第一:不同信号加入白噪声之后输入维纳滤波器,探讨噪声为
原创 2021-11-20 00:29:07
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 1 简介为了抑制经验模态分解中出现的端点效应和模态混叠现象,利用白噪声辅助数据分析方法——集合经验模态分解构造一个自适应滤波器组,对原信号进行各级滤波,最终得到纯净的信号.然后与小波阈值方法进行比较,通过仿真可以看出,集合经验模态分解构造的滤波器组滤波效果比较理想.2 部分代码% 这是一个用于显著性检验的实用程序. % %   function [spmax, spmin
原创 2022-09-04 19:37:58
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基本思想是把时域信号转换到频域进行处理,处理完毕后再转回时域信号,具体算法可以参考: 2020年5月10日补充:新增C#使用Speex降噪的代码,在文章最后 使用C#对语音信号降噪处理比较困难,查阅资料知道可以使用Webrtc或者speex进行降噪,不过核心思想都是把C++转成dll库供C#调用,由于对C++不是很熟悉,折腾了好久都没有实现,如果想了解一下,下面的文章可以参考一
一、简介 在语音中最常用的方法是谱减法,谱减法是一种发展较早且应用较为成熟的语音算法,该算法利用加性噪声与语音不相关的特点,在假设噪声是统计平稳的前提下,用无语音间隙测算到的噪声频谱估计值取代有语音期间噪声的频谱,与含语音频谱相减,从而获得语音频谱的估计值。谱减法具有算法简单、运算量小的特点,便于实现快速处理,往往能够获得较高的输出信噪比,所以被广泛采用。该算法经典形式的不足之处是处理
原创 2021-07-07 15:25:37
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目录 一、小波变换小波变换简介傅里叶变换的不足:STFT 小波变换 小波变换公式 衰减的小波对于突变信号 小波效果(加入高斯白噪声)代码: 二、自适应滤波器1、简介2、如何检验自适应滤波器的性能 三、自适应滤波器抽头系数调整算法 一、小波变换小波变换简介      
引言在实际世界中,我们所获得的信号通常都包含了各种干扰和噪音。这些噪音可能来自电子设备、环境条件或传感器本身,它们会损害信号的质量,降低信息提取的准确性。因此,信号和降噪技术在科学、工程和医学领域中扮演着至关重要的角色。本文将介绍信号的概念、方法和应用。信号的概念信号是指从受到噪音干扰的信号中提取出目标信号的过程。目标信号包含我们真正关心的信息,而噪音则包括不相关的、干扰性的信号
1 简介该文描述了在Matlab中编程实现语音通信中去除噪声技术.依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量,更新权系数以达到最优的自适应迭代算法,采用一种期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小(LMS算法)为准则的梯度最陡下降方法.讨论收敛因子μ的取值范围使降噪效果达到最优.2 部分代码clear all;clc;close all;warning offfilename='王铮亮 - 时间都去
原创 2021-11-19 12:54:54
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一种地震数据随机噪声压制方法及装置的制造方法【技术领域】[0001] 本发明涉及地震勘探领域,尤其涉及一种地震数据随机噪声压制方法及装置。【背景技术】[0002] 按噪声在地震剖面上出现的特征,将噪声分为规则噪声和不规则噪声。规则噪声 主要是指有一定主频和一定视速度的噪声,如面波、交流电干扰、声波、浅层折射等。不规则 噪声即随机噪声,主要指没有固定频率和固定传播方向的波,在地震数据中形成杂乱无章
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。
原创 2023-05-04 21:05:35
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