MATLAB程序如下： wn=’db2′; [Ld,Hd,Lr,Hr] = wfilters(wn); k=0:3; subplot(221);stem(k,Ld);
摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器，对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0，开发工具是M语言编程，通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤，掌握用MATLAB语言设计滤波器的方法，了解FLATTOPWIN对FIR滤波器的设计及编程方法。首先利用windows自带的录音机录制一段语音信号，加入一单频噪声，对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率，设计滤波器进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果可知，滤波 后的语音信号与原始信号基本一致，即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声，达到了设计目的。 关键词 滤波去噪；FIR滤波器；FLATTOPWIN窗；MATLAB
高斯低通滤波器（Gaussian Low Pass Filter）是一类传递函数为高斯函数的线性平滑滤波器。又由于高斯函数是正态分布的密度函数。因此高斯低通滤波器对于去除服从正态分布（Normal distribution）的噪声非常有效。一维高斯函数和二维高斯函数 (高斯低通滤波器的传递函数) 的表达形式分别如下：
小波分析即用Mallat塔式算法对信号进行降阶分解。该算法在每尺度下将信号分解成近似分量与细节分量。近似分量表示信号的高尺度，即低频信息；细节分量表示信号的低尺度，即高频信息。
博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大，比较详细，matlab源码也可以找到，对于刚入门音频处理的小白来讲，先从这边文献《Enhencement OF Speech Corru
前言：最近研究汽车碰撞的加速度信号，在信号的采集过程中难免遇到噪音，导致信号偏差，为了更好的反映系统情况，故常需要信号去噪，本文分享一些 常用信号平滑去噪的方法。
MATLAB是一款面向科学计算和工程设计的软件，具有丰富的数学和工程计算库和强大的可视化引擎。它可应用于各种领域，如信号与图像处理、人工智能、控制系统设计、工程仿真等，被广泛应用于学术研究和工业生产。本文将重点介绍MATLAB软件的数据处理和建模功能，并给出一些实例来说明其在实际工程中的应用效果。
BM3D是2007年TIP的文章，题目是《Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering》。最近想尝试一下图像去噪，看看能否应用到项目中，顺便测试了一下效果，结果不是太理想，主要问题是时间，去噪效果还是可以的。担心以后找起来（实现）麻烦，就当做个笔记了。
MATLAB是一款广泛用于科学计算和工程领域的软件，其具有强大的数值分析和图形处理能力，在各个领域都得到了广泛应用。而MATLAB软件的独特之处在于其语法简单易学，可以很方便地进行算法设计和仿真，因此备受学术圈和工业界的青睐。本文将从MATLAB的基本操作流程、特色功能、高级操作、常用工具箱和应用案例五个方面进行详细的讲解。
此 MATLAB 函数 清除命令行窗口中的所有文本，让屏幕变得干净。运行 clc
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
本文介绍在MATLAB中，实现基于HANTS算法（时间序列谐波分析法）的长时间序列数据去噪、重建、填补的详细方法。
预测未来股票的价值一直是大家都很关注的话题，尽管它是非常困难。这种困难来自于股票的非平稳行为，没有任何明确的形式。因此，最好的方式是通过分析股票数据。为了处理大数据集，目前的默认的方法是使用移动平均线。然而，利用小波变换代替移动平均法对股票信号进行去噪，可以使金融数据平滑，更准确地分解。这种新的转化、去噪和更稳定的股票数据可以通过非参数统计方法跟踪，如SVR和基于递归神经网络（RNN）的长短时记忆（LSTM）网络来预测未来的股票价格。通过这些方法，人们可以得到更准确的股票预测。
图像处理（以及机器视觉）在学校里是一个很大的研究方向，很多研究生、博士生都在导师的带领下从事着这方面的研究。另外，就工作而言，也确实有很多这方面的岗位和机会虚位以待。而且这种情势也越来越凸显。那么图像处理到底都研究哪些问题，今天我们就来谈一谈。图像处理的话题其实非常非常广，外延很深远，新的话题还在不断涌现。下面给出的12个大的方向，系我认为可以看成是基础性领域的部分，而且它们之间还互有交叉 1、图像的灰度调节 图像的灰度直方图、线性变换、非线性变换（包括对数变换、幂次变换、指数变换等）、灰度拉伸、灰度均衡、直方图规定化等等）。 例如，直方图规定化（代码请见http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/41146381）
在针对非物理信号分析的时候，例如用户数、用户经常出入的地点、疾病感染人数等，这部分涉及到数据分析知识，本文分享一下Matlab常用的描述性统计量函数和线性回归的基本应用。
摘要： 今天多数的大数据方案都是依托Hadoop环境来做结构化和非结构化数据处理，如何把自己的Hadoop算法快速部署到实际的生产环境当中去，对很多企业的大数据部署也提出了挑战。 近年来，随着大数据在Google、Facebook等企业的成功应用，很多传统企业和初创公司都转向应用大数据技术挖掘数据金矿。现有企业累计了大量的工业数据，但是大数据的开发的复杂流程阻碍了企业快速从工业数据和商业数据中挖掘价值。行业专家（算法研究者）精通行业数据分析，却受限于编程复杂度和缺乏快速部署算法的方法，使很多创造性想法无法得
本篇把小波分析应用在图像处理中的去噪以及压缩进行了简单介绍与实例应用，不过由于知识储备还有限，有些专业知识还是无法详细的表述出来，所以感兴趣的需要自行查资料学习了，公式看多了，看着是真滴懵.....
对象检测是一种属于计算机视觉领域的技术。它处理识别和跟踪图像和视频中存在的对象。物体检测具有多种应用，例如面部检测，车辆检测，行人计数，自动驾驶汽车，安全系统等。
图像增强是指根据特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。因此，这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合人的观察或机器的识别系统。应该明确地是增强处理并不能增强原始图像的信息，其结果只能增强对某种信息的辨别能力，而同时这种处理有可能损失一些其他信息。
我们将图像分块最简单的方法就是设定一个阈值对图像进行二值化处理，那么这个阈值我们应该如何选择呢
请大家想一下，当自己存储了好久女神的图片被噪声污染了，那是一种怎样的伤心欲绝的事情啊。但是，有matlab在。你什么都不用担心，matlab会用滤波的办法给图片进行去噪操作。也就是给你的女神“洗脸”，先给大家看一个例子。
一种非局部去噪方法Non-local method[1]，可以归类到spatial method中，另外用的比较多的还有transform method，基于transform method的方法在image denoise中也取得了很好的效果，不过理论阐述会比较繁琐，如BLS-GSM-Wavelet。
生成由频率为2 Hz，10 Hz和30 Hz的三个正弦波组成的多分量信号。正弦波以1 kHz采样2秒。将信号嵌入方差为0.01²的高斯白噪声中。
前言 本文集中前面主要介绍了离散数据的傅里叶变换，并且得到了较好的效果！那既然有了傅里叶变换这个工具，为什么还需要小波变换呢？因为：傅里叶变换只能告诉你原始信号中有哪些频率，但不能告诉你这些频率的信号出现在什么时间！也就说明：如果信号是”时变”的(频率随着时间是改变的)，那么单纯用傅里叶变换所能反映的信息就十分有限了！因此，针对时变信号，我们使用小波变换。图1展示”时变信号”与”时不变信号”区别：
小波变换是一种信号的时间——尺度（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，所以小波变换被誉为分析处理信号的显微镜。
denoise中也取得了很好的效果，不过理论阐述会比较繁琐，如BLS-GSM-Wavelet。
BInv = imreducehaze(AInv, 'Method','approx','ContrastEnhancement','boost');
对于很多从没做过信号处理以及分类的小伙伴来说，面对信号数据真的是不知道该如何下手。既然大家来看这篇博文，我相信，大家与我一样，其中的痛楚无需多言。下面我就与大家分享一下，这段时间我对这一问题的感悟（新手上路，如有错误，请大家批评指正）。
使用内置功能对2D和3D体积图像进行分割、配准、恢复和分析；快速有效地原型化新算法；并从一个系统中将工具部署为独立的或基于web的应用程序。
最近很忙，就不参加了，但是思路永远不会缺席。整体来说题目和我以前比的不太一样。都是给了数据，要求学生有熟练处理数据的能力。我想也就是Python，Matlab，R也行，可惜了我觉得没有几个用的。
Content 10. Dimensionality Reduction 10.1 Motivation 10.1.1 Motivation one: Data Compression 10.2.2 Motivation two: Visualization 10.2 Principal Component Analysis 10.2.1 Problem formulation 10.2.2 Principal Component Analysis Algorith
在本文中，我们研究了跟踪可能非常复杂背景的视频中运动物体轨迹的挑战性问题。与大多数仅在线学习跟踪对象外观的现有跟踪器相比，我们采用不同的方法，受深度学习架构的最新进展的启发，更加强调（无监督）特征学习问题。具体来说，通过使用辅助自然图像，我们离线训练堆叠去噪自动编码器，以学习对变化更加鲁棒的通用图像特征。然后是从离线培训到在线跟踪过程的知识转移。在线跟踪涉及分类神经网络，该分类神经网络由训练的自动编码器的编码器部分构成，作为特征提取器和附加分类层。可以进一步调整特征提取器和分类器以适应移动物体的外观变化。与一些具有挑战性的基准视频序列的最先进的跟踪器进行比较表明，当我们的跟踪器的MATLAB实现与适度的图形处理一起使用时，我们的深度学习跟踪器更准确，同时保持低计算成本和实时性能单位（GPU）。
中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.
本方案将搭建一个基于机器视觉的流水线检测手机条码平台，把产品放置于流水线上，高速工业相机对其逐一采集后传送到计算机进行一系列的处理，最终检测出条码是否合格并把不合格的条码分拣出来， 完成自动检测手机条码质量的功能。
早年就接触过小波的概念，那个时候看什么小波十讲这类的，看的可真谓云里雾里，一大堆数学公式，头大的要死。做去噪的时候也看很多人说小波去噪算法效果不错，不过网络上有的都是matlab代码，而matlab的小波包里的函数是已经写好的内嵌函数，是无法看到代码的。因此，一直以来，也从未想过自己动手写个小波去噪之类的效果。
小波函数有：haar小波函数、Daubechies小波函数、Biorthogo小波函数等，可以根据实际情况调用
16S流程的选择还真不少，除了引用最多的qiime流程，u/vsearch（usearch是一人一已之力单挑学术界）和mothur（用的人越来越少的感觉），最近又发现了一两个流程，一并分享给大家。
语音降噪是一个长期存在的问题。给定有噪声的输入信号，目的是在不降低目标信号质量的情况下滤除此类噪声。可以想象有人在视频会议中讲话，而背景音乐正在播放。在这种情况下，语音去噪系统的任务是消除背景噪声，以改善语音信号。除许多其他用例外，此应用程序对于视频和音频会议尤其重要，在视频和音频会议中，噪声会大大降低语音清晰度。
首先谈一下什么是非局部均值滤波。在此之前，我们先来看一下均值滤波的原理。 #####均值滤波
4.4 BM3D降噪算法(Block Matching 3D Filter Algorithm)7
原本想把MATLAB里关于概率论的相关进行记录，不过概率论学得不好，感觉在该部分的表达上还存在很大不足，就放弃了相关的篇章，直接开始了本篇，本篇主要是记录小波分析的一些东西，小波分析的原理就不细说了，所以还是老样子，主要介绍小波分析在MATLAB中的相关知识，不足之处请指出。
自适应滤波器（Adaptive Filter）（1）–简介 自适应滤波器（adaptive filter）(2)–LMS算法
matlab官网：https://www.mathworks.com/products/matlab.html
作为matlab的开发语言，Java与C/C++语言与matlab具有其他编程语言不具有的先天优势。今天咱们来讲讲Java与matlab联合编程的事。
在过去的十年中已经提出了几种用于图像处理和计算机视觉应用的机器学习算法。LBP，HAAR是一些流行的算法，广泛用于人脸识别并产生出色的结果。但是大多数这些算法不适合在无约束环境中进行实时识别。最近最先进的深度学习技术已经成为传统机器学习算法的新宠。人脸识别应用程序使用的图像只是范围（0-255）中像素值的组合。算法在那些灰度值中找到区别模式并将其视为被认为对于每个图像唯一的特征。然而在3D图像中，不存在像素信息，而是仅每个点的位置（x，y，z）可用。
在做实验的时候，需要用到python和matlab工具来进行不同的处理，比如在run神经网络的时候，需要使用pytorch框架得到网络的各个参数，在得到参数后需要使用matlab进行聚类规划。之前的做法是用python脚本耦合其联系，两者通信的方式是通过文件。后来发现matlab有针对于python的api引擎，瞬间感觉打开了新世界的大门，只需要在python中调用相关的api，就可以完成matlab的工作，再也不用一个一个复制文件了。
在MATLAB 中使用 LaTex 字符 1.Tex 字符表 在 text 对象的函数中(函数 title、xlabel、ylabel、zlabel 或 text), 说明文字除使用标准的 ASCII 字符外,还可……
原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/86040954
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
