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搜索资源列表

  1. 图像处理（频域平滑）

  2. 理想低通滤波器，梯形低通滤波器 截断半径35-50 巴特沃斯低通滤波器去噪，平滑 阶数M=3 截断频率D0=40 指数低通滤波器 阶数N=3 截断频率d0=40

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-17
    • 文件大小：2048
    • 提供者：liangyuexin

  1. 基于频域的图像去噪方法

  2. 图像在接收、转换和传输过程中，经常会受到各种内部和外部环境的影响而产生噪声，造成图像模糊、失真、有噪点而影响图像的质量，为了消除噪点，提高图像的信噪比，使图像恢复清晰，需要进行图像去噪。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-15
    • 文件大小：643072
    • 提供者：wangjsh0118

  1. 基于matlab的数字图像处理算法

  2. 图像平滑或去噪就是为了抑制噪声，以达到改善图像质量的目的，既可以在空间域又可以频率域中实现，在数字图像处理中起着重要的作用。本文将主要介绍空间域的几种平滑法的算法：邻点平均法、K个邻点平均法、最大均匀性平滑，其中操作平台是matlab 7.1。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-07-15
    • 文件大小：935936
    • 提供者：hyl1718

  1. 语音信号滤波去噪——使用凯塞窗设计的FIR滤波器

  2. 做到一个关于去噪的滤波器的课程设计！ 附录1：语音信号采集源程序 % 程序名称：语音信号的采集 % 程序功能：实现语音信号的采集，并且画出语音信号的时域和频域图 % 程序作者： % 最后修改日期：2011-3-4 >>[x,fs,bits]=wavread('wudan.wav') ; % 输入参数为文件的全路径和文件名，输出的第一个参数是每个样本的值，fs是生成该波形文件时的采样率，bits是波形文件每样本的编码位数。 >>sound(x,fs,bits); % 按指

  3. 所属分类：网络管理

    • 发布日期：2013-06-29
    • 文件大小：222208
    • 提供者：u011248087

  1. 数字图像报告-图像空间域平滑的几种简单算法

  2. 图像平滑或去噪就是为了抑制噪声，以达到改善图像质量的目的，既可以在空间域又可以频率域中实现，在数字图像处理中起着重要的作用。本文将主要介绍空间域的几种平滑法的算法：邻点平均法、K个邻点平均法、最大均匀性平滑，其中操作平台是matlab 7.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-06
    • 文件大小：935936
    • 提供者：hjjhhr

  1. 数字信号处理课程设计（语音信号的采样加噪滤噪还原）(报告和MATLAB程序)

  2. 本设计利用计算机Windows下的录音机录入一句语音信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数audioread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数，后利用函数FFT对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，然后加入一固定频率干扰信号，再画出语音信号干扰前后的时域波形，并对其频谱进行分析。最后采用双线性变换法设计几种类型的数字滤波器并对混合语音信号进行滤波、FFT快速傅里叶变换并分析各种滤波器的特点及优劣性。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-05-03
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：qq_30612787

  1. 图像增强处理：空间域与频率域结合的图像增强算法

  2. 图像增强处理：设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法，处理以下任一组图片中的带噪声图像，去除噪声，提高图像质量。 （1）已知：噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声； （2）要求： a）去噪处理后，计算均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果 b）撰写完整的科技报告（形式类似科技论文）表述自己的算法设计，算法实现与算法评估过程。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-10-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_41251192

  1. 基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别研究

  2. 针对现有的煤矸界面识别技术采用的γ射线法不适用于顶板不含放射性元素或者放射性元素含量较低的工作面,而雷达探测法探测范围小、信号衰减严重的问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别方法。该方法利用煤矸放落过程中产生的声波信号的特征差异进行煤矸识别,采用Mel频率倒谱系数将去噪后的煤矸声波信号变换到频域进行处理,提取出煤矸声波信号的32维特征参数;采用遗传算法优化处理32维特征参数,得到最优参数组合;采用支持向量机和BP神经网络对最优参数进行识别。实验结果表明,该方法能够准确识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-02
    • 文件大小：621568
    • 提供者：weixin_38731761

  1. 小波去噪在掘进机振动信号处理中的应用

  2. 基于小波在时-频两域均能表征信号局部特征的特点,采用小波分解和小波包分解对掘进机三方向振动信号进行分解重构,比较sym4小波,sym5小波和小波包对振动信号的去噪能力,选择sym4对振动信号进行处理,获取掘进机振动信号的特征频率和振动峰值,掘进机截割头的主振频率在2~4 Hz内,振动峰值在11 gn左右。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：259072
    • 提供者：weixin_38559866

  1. 基于频率域平滑滤波的数字图像处理方法研究.pdf

  2. 基于频率域平滑滤波的数字图像处理方法研究论文，附源代码，能够实现图像的频率域平滑滤波效果，适用于图像去噪等。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_38773993

  1. 数字信号处理课程设计--基于MATLAB的语音去噪处理.pdf

  2. 数字信号处理课程设计--基于MATLAB的语音去噪处理.pdf数字信号处理课程设计报告 目录 1绪论 2课程设计内容 5 3课程设计的具体实现… ““4“““““““4““““4“““““““““““““““““““““““““““““5 3.1语音信号的采集 ++“++++++++++++++++++“+“++++“++++++++++++“+++·+++++“+++ 3.2语音信号的时频分析………………………………4 3.3语音信号加噪与频谱分析 3.4利用双线性变换法设

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-09-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_41587431

  1. 地震波逆时偏移中的层位校正与去噪方法

  2. 波动方程逆时偏移是目前比较精确的基于波动理论的深度域偏移成像方法,但逆时偏移成像条件的运用会产生低频噪音,影响成像质量及层位的准确性。依据低频噪声的产生机理,运用交错网格有限差分法求取各向同性介质中的地震波场,通过对比炮点与检波点波场在不同频率条件下的互相关成像特征,分析其子波频率与周期差异(或时移)条件下逆时偏移成像对层位解释精度与低频噪音产生的影响,提出了改进的时移逆时偏移成像层位校正方法和低频噪声压制策略。数据算例表明,改进后的时移逆时偏移成像有效的压制了低频噪声,成像层位准确。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38742409

  1. Matlab 空域频域图像增强.rar

  2. 图像增强处理：设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法，处理噪声图像，去除噪声，提高图像质量。已知：噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声。通过完成该题目的设计和实现，了解图像去噪增强方法，掌握图像去噪增强的原理和技术，使学生具有一定的图像分析和处理能力。 包括需要的图片，课设报告，MATLAB加噪代码，空域与频域结合使用的多种图像增强算法

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_40250786

  1. 小波阈值去噪算法wavlet.m

  2. 波变换是一种信号的时间——频率分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较低的时间分辨率和较高的频率分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于分析非平稳的信号和提取信号的局部特征。

  3. 所属分类：Windows Server

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：7168
    • 提供者：yiyiyiyiyifei

  1. 数字图像处理冈萨雷斯-图像去噪之频率域去噪

  2. 内容简介频率域去噪带阻滤波器带通滤波器陷波滤波器最佳陷波滤波器 频率域去噪 为了节约读者时间，首先说明这一篇不会有任何代码只有个人的心得体会理由如下： 代码过于简单，像书上这样的例子这样的 自己并没有这类周期噪声的例子，也不想去手动去添加，因为这样的还原效果太好。像自欺欺人 频率域去噪的假设 所有的噪声都有一种模式，或者说一种规律。这样也就知道了为什么会分带阻，陷波了。当然这里的最佳陷波则是对噪声规律的一种最佳近似。 频率域去噪的原理 这里就需要解释傅立叶变换或者是其他正交基对应的变换了，因为在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_38560275

  1. SFM:（ECCV 2020）随机频率掩蔽以改善超分辨率和降噪网络-源码

  2. 随机频率掩蔽可改善超分辨率和降噪网络 作者： ，周若凡和SabineSüsstrunk 前两名作者具有相似的贡献，并且都是联系作者。 - - 摘要：超分辨率和去噪是不适的，但却是基本的图像恢复任务。 在盲环境下，降级内核或噪声级别未知。 这使得恢复甚至更具挑战性，尤其是对于基于学习的方法而言，因为它们倾向于过度适应训练期间出现的退化。 我们在频域中对超分辨率下的退化内核过度拟合进行了分析，并介绍了一种扩展到超分辨率和降噪的条件学习观点。 在我们的公式的基础上，我们提出了用于训练的图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：160432128
    • 提供者：weixin_42102358

  1. 迭代范围域加权滤波器，用于保留结构的图像平滑和去噪

  2. 在双边滤波中，来自空间域和范围域的滤波权重总是限制与非常接近的相邻像素高度相关的滤波输出值，这导致滤波前后的变化很小。 为了更好地解决分段平滑图像的去噪问题，如压缩深度图像的伪影去除，我们首先提出了一种迭代的范围域加权滤波方法。 该方法的滤波权重是根据距离域中的像素相似度和图像像素的出现频率在固定窗口内以迭代方式计算的，但是没有空间域的滤波权重。 其次，将所提出的方法与高斯滤波作为引擎相结合，以完成图像平滑的任务，因为在抑制图像纹理的过程中，用于提取结构的图像平滑通常对图像的精细细节敏感，且梯度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38729438

  1. 信号去噪滤波器--- Matlab：学习-源码

  2. 信号去噪滤波器-Matlab 什么是过滤器？ 我们致力于信号处理，因此在信号处理中，滤波器是一种消除信号中不必要成分或特征的机制。 滤波是信号处理的一类，滤波器的概念是对信号中任何分量的全部或部分抑制。 几乎所有时间，这都涉及消除某些频率或频带。 但是，滤波器不能仅在频域中工作。 还有其他一些过滤目标，特别是在图像处理中。 过滤器类型 非线性或线性 时变或时不变 休闲或非休闲 模拟或数字 离散时间或连续时间 被动式或主动式连续时间滤波器 无限时间脉冲响应或离散时间或数字滤波器的有限脉冲响应类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_42101641

  1. 一维小波变换在时域光学相干层析成像中的应用

  2. 时域光学相干层析(OCT)系统通常采用短时傅里叶变换(STFT)完成干涉信号的解调和图像重构。短时傅里叶变换算法简单, 但是在干涉信号解调时难以获得好的去噪效果, 通常还需在二维(2D)图像域对重构图像进行去噪。该方法数据运算量大, 集成度不高。将一维(1D)小波变换(WT)应用于时域光学相干层析成像技术, 同时实现干涉信号解调、去噪和图像重构。算法将时域光学相干层析的干涉信号分解到各个不同的频率空间, 保留包含调制频率的频率空间的小波系数, 对保留的小波系数进行滤波去噪后进行逆变换即可实现对干

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：911360
    • 提供者：weixin_38514322

  1. 非下采样Contourlet 域中基于改进隐马尔可夫树的低剂量CT 图像去噪

  2. 提出一种基于小波域内统计建模的低剂量计算机X 线断层(CT) 图像去噪新方法。利用非下采样Contourlet 变换(NSCT)获得具有平移不变性的多尺度、多方向频率子带；结合噪声特点,通过统计参数预置改进隐马尔可夫树(HMT)模型,加速构建层间、方向间不同子带系数的概率转移矩阵,采用期望最大(EM)算法训练获得边缘概率密度；设计Bayes 最大后验概率(MAP)估计器对图像噪声进行建模与滤除。实验表明:相比小波HMT 去噪、Contourlet 软阈值去噪等同类方法,该方法提高了噪声估计精度,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38693311
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