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normadata
- 基于小波分析的一维信号消噪原理如下:由于 在实际的工程应用中，有用信号通常表现为低频信 号或是一些比较平稳的信号，而噪声信号则通常表 现为高频信号。所以在进行消噪过程中可以按照如 下的方法进行处理:首先对需要处理的信号(有用信号加噪声)进行小波分解.-wanepack
imgprocCGsignalproc
- BMP图像处理程序，包括模拟信道产生的高斯加性噪声；图像灰度变换；图像的拉普拉斯边缘提取；中点滤波法的debluring；图像线性模糊。 图形显示函数，包括DDA方法画直线；中点裁剪法；liang-barsky算法的窗口裁剪；种子填充算法； 随机信号处理程序，包括产生正态分布、均匀分布样本；计算其均值与方差；各样本的概率分布直方图分析；功率谱分析；样本叠加的PSD分布分析。-BMP image processing procedures, including analog channel
suijixinhao
- 随机信号的几种分析代码，如求均值，FFT变换，加白噪声， 平滑滤波-Several random signal analysis code, such as averaging, FFT transform, plus white noise, ' smoothing filter
win
- 是关于语音信号的快速傅里叶变换以及加噪声后傅里叶变换的显示以及图像中的比较-Is a speech signal FFT and plus noise FFT display and image comparison
simulation
- 循环理论相关MATLAB程序：滚动轴承仿真信号的产生(加噪声干扰)-Cyclostationary related
liboqichengxi
- 巴特沃斯带通数字IIR滤波器对加了高斯随机噪声和正弦噪声的语音信号进行滤波，并绘制了两滤波器滤波后的语音信号时域图和频谱图。-Butterworth band-pass digital IIR filter added Gaussian random noise and sinusoidal noise of the speech signal is filtered, and draw a diagram of two filter the filtered speech signal tim
additivePnoisePchannel
- 高斯加性模拟信道，模拟仿真高斯白噪声情况下信号传输情况-additional noise channel
WienerScalart96
- 将信号进行维纳滤波处理，得出的结果信噪比值很大，当对原信号进行加噪声处理，仍可以很好的处理效果-Wiener filtering the signal processing, the result SNR value is large, when the original signal plus noise processing, the effect can still be a good deal
Least-squares-
- 利用最小二乘法从加性白噪声干扰的宽带有用信号中除去窄带干扰 -Additive white noise removing narrowband interference in broadband useful signal
t03.m
- 模拟信号加噪声，设计FIR滤波器滤除噪声-Analog signal plus noise, design FIR filter to filter noise
去燥算法
- 利用平均与中值算法去燥.均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以
能量检测法源代码
- 能量检测法是一种比较简单的信号检测方法[1]， 属于信号的非相干的检测， 直接对时域信号采样值求模，然后平方即可得到；或利用FFT转换到频域，然后对频域信号求模平方也可得到。它无需知道检测信号的任何先验知识，对信号类型也不作限制。 实际上，能量检测是在一定频带范围内作能量积累，如果积累的能量高于一 定的门限，则说明信号的存在；如果低于一定的门限，则说明仅有噪声。能量检 测的出发点是信号加噪声的能量大于噪声的能量。能量检测方法对信号没有作任何假设，是一种盲检算法。 此代码“利用FFT转换