MATLAB去噪音处理模板
matlab小波去噪源码
matlab小波去噪源码以下是一个简单的Matlab小波去噪的示例源码：matlab.% 加载待去噪的信号。
load('noisy_signal.mat'); % 假设信号保存为noisy_signal.mat文件中的一个变量。
% 设置小波去噪的参数。
wavelet = 'db4'; % 选择小波基函数，这里使用Daubechies 4小波。
level = 5; % 小波分解的层数。
threshold_rule = 'sqtwolog'; % 阈值选取规则，这里使用sqtwolog规则。
% 对信号进行小波分解。
[c, l] = wavedec(noisy_signal, level, wavelet);% 估计噪声水平。
sigma = median(abs(c)) / 0.6745;% 计算阈值。
threshold = sigma sqrt(2 log(length(noisy_signal))); % 应用软阈值。
c_denoised = wthresh(c, threshold_rule, threshold);% 重构去噪后的信号。
denoised_signal = waverec(c_denoised, l, wavelet);% 可视化结果。
subplot(2,1,1);plot(noisy_signal);title('原始信号');subplot(2,1,2);plot(denoised_signal);title('去噪后的信号');这段代码首先加载待去噪的信号，然后设置小波去噪的参数，包括选择小波基函数、小波分解的层数和阈值选取规则。
接下来，代码对信号进行小波分解，并估计噪声水平。
然后，计算阈值，并应用软阈值函数对小波系数进行去噪处理。
最后，通过小波重构得到去噪后的信号，并将原始信号和去噪后的信号进行可视化比较。
在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法
在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法引言：噪声是信号处理中的一个常见问题，它可以由多种因素引起，如传感器本身的噪声、电磁干扰等。
噪声的存在会影响到信号的质量和准确性，因此在许多应用中，我们需要进行噪声抑制和降噪处理。
对于Matlab来说，它提供了多种方法和工具来实现这一目标。
本文将介绍在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法。
一、频域滤波方法在Matlab中，频域滤波方法是一种常见且有效的噪声抑制和降噪处理方法。
该方法的基本思想是将信号从时域转换到频域，在频域中对信号进行滤波，并将滤波后的信号再转换回时域。
Matlab提供了丰富的频域滤波函数和工具，如fft、ifft、fftshift等。
通过这些函数，我们可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等各种滤波操作，从而有效抑制和降噪信号。
二、时域滤波方法时域滤波方法是另一种常用的噪声抑制和降噪处理方法。
该方法的基本思想是在时域中对信号进行滤波，直接对信号进行抽样和滤波处理。
与频域滤波不同的是，时域滤波方法更加直观和易于理解。
在Matlab中，我们可以使用filter函数和fir1函数实现时域滤波。
其中，filter函数可以对信号进行FIR滤波，而fir1函数可以设计并生成FIR滤波器。
三、小波变换方法小波变换是一种非常有用的信号处理方法，它可以将信号在时间和频率上进行局部分析。
在噪声抑制和降噪处理中，小波变换可以帮助我们将信号分解成不同的频率成分，并对噪声进行抑制。
在Matlab中，我们可以使用wavelet函数和wdenoise函数来实现小波变换。
通过这些函数，我们可以选择不同的小波基函数，并设置适当的阈值来实现噪声抑制和降噪处理。
四、自适应滤波方法自适应滤波是一种根据信号特性自动调整滤波器参数的滤波方法。
它可以自动识别和适应信号中的噪声，并对其进行抑制和降噪处理。
在Matlab中，自适应滤波可以通过nlms函数和rls函数来实现。
这些函数基于LMS算法和RLS算法，可以快速、准确地对信号进行自适应滤波。
matlab图像去噪算法设计(精)(word文档良心出品)
数字图像去噪典型算法及matlab实现希望得到大家的指点和帮助图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。
去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。
图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：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，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。
其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。
很容易自适应化。
Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。
对于去除高斯噪声效果明显。
实验一：均值滤波对高斯噪声的效果I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2); imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4); imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');PS：filter2用法fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为：h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters)参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：type='average'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。
去除高斯噪声的matlab代码
去除高斯噪声的matlab代码（最新版）目录1.介绍高斯噪声2.解释去除高斯噪声的方法3.提供 MATLAB 代码示例4.总结正文1.介绍高斯噪声高斯噪声是一种常见的随机噪声，具有对称的高斯分布特性。
在信号处理领域，高斯噪声常常会对信号的质量和可靠性产生影响，因此去除高斯噪声是一项重要的任务。
2.解释去除高斯噪声的方法去除高斯噪声的方法有很多，其中一种常见的方法是使用滤波器。
滤波器可以根据信号的特性设计，以去除噪声。
常见的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。
3.提供 MATLAB 代码示例以下是一个使用 MATLAB 去除高斯噪声的示例代码：```matlab% 生成带有高斯噪声的信号= 100;t = (0:n-1)"/n;s = 3*sin(2*pi*10*t) + 2*cos(2*pi*30*t) + 0.1*randn(n,1);% 使用低通滤波器去除高斯噪声fs = 100; % 采样频率[n, f] = freqz(s, 1, n); % 计算信号的频率响应f = f(1:n/2); % 提取频率[b, a] = butter(2, f); % 设计低通滤波器s_filtered = filter(b, a, s);% 绘制原始信号和滤波后的信号figure;subplot(2,1,1); plot(t, s); title("原始信号");xlabel("时间 (s)");ylabel("幅值");subplot(2,1,2); plot(t, s_filtered); title("滤波后的信号");xlabel("时间 (s)");ylabel("幅值");```在这个示例中，我们首先生成了一个带有高斯噪声的信号。
然后，我们使用低通滤波器去除噪声。
用matlab去除噪声报告
实验七含噪语音信号的分析一、实验目的1理解并掌握系统的理念2掌握滤波的概念和基本应用方法3提高分析和解决实际问题的能力二、习题：自行录制一段音频信号，并加入不同频率的噪声，对于加入噪声后的音频信号，设计程序分析噪声的频率，并设计合适的滤波器将噪声滤除。
对比原始音频信号、含噪音频信号和滤波后音频信号的听觉效果。
clc;clear all;%读取原语音信号[x,fs,nbit]=wavread('signal.wav');%x为数据点，fs为采样频率wavplay(x,fs);%播放语音信号N=length(x);%求出语音信号的长度t=(0:N-1)/fs;w=fs*linspace(0,1,N);y=abs(fft(x,N));%y为原始信号的频谱figure(1)subplot(2,1,1)plot(x);title('原始语音信号')subplot(2,1,2)plot(w,abs(y));title('语音fft频谱图')%加入噪声t=linspace(0,(N-1)/fs,N);noise=0.5*sin(2*pi*10000*t)+2*cos(2*pi*25000*t);%噪声函数x1(:,1)=x(:,1)+noise';wavplay(x1,fs);%播放加入噪声后的语音信号figure(2)y1=abs(fft(x1,N));subplot(211);plot(t,x1);title('加入噪声后语音信号时域图');subplot(212);plot(w,y1);axis([0,fs,0,20000]);title('加入噪声后语音信号频谱图')%设计低通滤波器fc=9200;fst=9600;rp=1;rs=30;wp=fc*2/fs;%将模拟指标转换为数字指标ws=fst*2/fs;[n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs);%滤波器的最小阶数n，wn为系统频带[b,a]=butter(n,wn,'low');figure(3);freqz(b,a);title('低通滤波器特性曲线');x2=filter(b,a,x1);%滤波后的时域figure(4)y2=abs(fft(x2,N));%滤波后的频谱subplot(211)plot(t,x2)title('滤波后语音信号时域图')subplot(212)plot(w,y2);title('滤波后语音信号频谱图')wavplay(x2,fs);123456x 105-1-0.500.51原始语音信号00.51 1.52 2.53 3.54 4.5x 104500010000语音fft 频谱图024681012-4-2024加入噪声后语音信号时域图00.51 1.52 2.53 3.54x 1040.511.524加入噪声后语音信号频谱图00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-6000-4000-2000Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s )0.10.20.30.40.50.60.70.80.91-600-400-2000200Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )低通滤波器特性曲线24681012-2-1012滤波后语音信号时域图00.51 1.52 2.53 3.54 4.5x 104500010000滤波后语音信号频谱图三、分析讨论信号失真产生的原因信号失真的原因主要取决于经过滤波器滤波，信号频谱中高频分量或低频分量被大大衰减。
matlab去噪程序
matlab去噪程序
clear all
clc
ECG=load('ECG.txt');
t=ECG(:,1);
y=ECG(:,2);
plot(t,y);
title('含噪心电信号');
axis([0 240 7 11 ]);
xlabel('t');
ylabel('y');
%自适应滤波器
% 50Hz工频干扰陷波器
%50Hz陷波器：由一个低通滤波器加上一个高通滤波器组成 %而高通滤波器由一个全通滤波器减去一个低通滤波器构成 M=800; %滤波器阶数
L=800; %窗口长度
beta=8; %衰减系数
Fs=400;
wc1=51/(Fs/2)*pi; %wc1为高通滤波器截止频率，对应51Hz
wc2=49/(Fs/2)*pi ;%wc2为低通滤波器截止频率，对应49Hz h=ideal_lp(pi,M)-ideal_lp(wc1,M)+ideal_lp(wc2,M); %h为陷波器冲击响应
w=kaiser(L,beta);
b=h.*rot90(w); %b为50Hz陷波器冲击响应序列
x=filter(b,1,y); %滤除50Hz工频干扰的心电信号 %其中，具有线性相位的FIR低通滤波器由如下函数实现： %理想低通滤波器
%截止角频率wc，阶数M
function hd=ideal_lp(wc,M)
alpha=(M-1)/2;
n=0:M-1;
m=n-alpha+eps; %eps为很小的数，避免被0除 hd=sin(wc*m)./(pi*m); %用Sinc函数产生冲击响应。
matlab去除录音噪声的方法
matlab去除录音噪声的方法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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matlab去噪处理
%首先对第一层信息进行量化编码 ca1=appcoef2(C,S,'bior3.7',1);
用
ca1=wcodemat(ca1,440,'mat',0); ca1=0.5*ca1;
使
figure(2),image(ca1)%显示第一次压缩图像 colormap(map)
部
%保留小波分解第二层低频信息，进行图像的压缩，此时压缩比更大
%Perform the watermarking 执行过程 y = [ca ch;cv cd];
%使用 ddencmp 函数来计算去噪的默认阈值和熵标准 %使用 wdencmp 函数用小波来实现图像的去噪和压缩
S教 [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',Xnoise); I [Xdenoise,cxc,lxc,perf0,perfl2]=wdencmp('gbl',c,s,'sym5',2,thr,sorh,keepapp); G subplot(223),image(Xdenoise);%显示去噪后的图像 院 title('去噪后的图像')
[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('haar');%Obtain the fiters associated with haar 生成 haar 小波的滤波器
[ca,ch,cv,cd] = dwt2(img,Lo_D,Hi_D); %Compute 2D wavelet transform
内 %第二层的低频信息信息为 ca2，显示第二层的低频信息
ca2=appcoef2(C,S,'bior3.7',2);
Matlab小波去噪实例
4.6 小波去噪举例[4,6]4.6.1 MATLAB中用wnoise函数测试去噪算法％ waveletnoise.msqrt_snr=3;init=231434;[x,xn]=wnoise(3,11,sqrt_snr,init); % WNOISE generate noisy wavelet test data.% X= WNOISE(FUN,N) returns values of the test function given by FUN, on a % 2^N sample of [0,1].% [X,XN] = WNOISE(FUN,N,SQRT_SNR) returns values of the test function% given by FUN and rescaled such that std(x) = SQRT_SNR (standard% deviation). The returned vector XN contains the same test vector X corrupted% by an additive Gaussian white noise N(0,1).% Then XN has a signal-to-noise ratio of (SQRT_SNR^2).% [X,XN] = WNOISE(FUN,N,SQRT_SNR,INIT) returns previous vectors X % and XN, but the generator seed is set to INI value.subplot(3,2,1),plot(x)title('original test function')subplot(3,2,2),plot(xn)title('noised function')% 产生一个长为2**11点，包含高斯白噪声的正弦信号，噪声的的标准％偏差为3。
matlab去噪声方法
matlab去噪声方法MATLAB中去噪声的方法有很多，以下列举了一些常用的方法：1. 均值滤波：均值滤波是一种简单且有效的去噪声方法，它通过计算邻域内像素的平均值来减小噪声。
具体操作是创建一个与输入图像大小相同的零矩阵，然后遍历图像的每个像素，将邻域内的像素值求和，最后除以邻域内像素的数量，得到滤波后的像素值。
2. 中值滤波：中值滤波主要用于去除图像中的脉冲噪声和椒盐噪声。
该方法的核心思想是将图像中相邻像素的灰度值进行排序，然后取中间值作为滤波后的像素值。
3. 高斯滤波：高斯滤波是一种广泛应用于图像去噪的方法，它通过在图像上滑动一个高斯核函数来降低噪声。
高斯核函数的宽度决定了滤波的效果，宽度越大，去噪效果越明显，但同时也会导致图像变得模糊。
4. 双边滤波：双边滤波是一种基于邻域的滤波方法，它同时考虑了像素的空间距离和灰度差异。
通过在图像上滑动一个双边核函数，可以有效地去除噪声并保留图像的细节。
5. 基于小波变换的方法：小波变换可以将图像分解为不同尺度、方向和频率的子带，通过对子带的处理，可以有效地去除图像中的噪声。
常用的有小波分解、小波合成和小波去噪等方法。
6. 基于深度学习的方法：深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像去噪领域也取得了很好的效果。
通过训练神经网络，可以学习到图像的复杂特征，从而在去噪的同时保留图像的细节。
在MATLAB中实现这些方法，可以利用内置的图像处理函数或自行编写代码。
例如，使用imfilter函数实现均值滤波，使用im2double函数将图像转换为双精度值等。
同时，可以借助图像处理工具箱中的各种滤波器和图像读取、显示函数，如sobel、roberts、prewitt算子等，来实现特定的去噪效果。
小波去噪的matlab程序 -回复
小波去噪的matlab程序-回复如何使用Matlab进行小波去噪。
小波去噪是数值信号处理中常用的一种方法，它可以有效地去除信号中的噪声，保留有用的信号部分。
Matlab是一个强大的数值计算和数据可视化工具，也提供了丰富的信号处理工具箱，其中包括小波去噪算法。
本文将介绍如何使用Matlab进行小波去噪，以帮助读者更好地理解和应用这一方法。
首先，我们需要定义被噪声污染的信号。
在Matlab中，可以通过生成具有噪声的信号来模拟实际应用。
以下是一段生成具有高斯白噪声的正弦信号的代码：fs = 1000; 采样频率T = 1/fs; 采样间隔L = 1000; 信号长度t = (0:L-1)*T; 时间向量f = 50; 正弦信号频率A = 0.7; 正弦信号幅度x = A*sin(2*pi*f*t); 生成正弦信号添加高斯白噪声mu = 0; 噪声均值sigma = 0.5; 噪声标准差n = sigma*randn(size(t)); 生成高斯白噪声x_noisy = x + n; 带噪声的信号上述代码中，我们生成了一个频率为50 Hz的正弦信号，并添加了均值为0、标准差为0.5的高斯白噪声。
生成的带噪声的信号存储在变量`x_noisy`中。
接下来，我们需要选择一种小波基函数以分析信号，并选择合适的小波系数阈值来进行去噪。
Matlab提供了多种小波基函数和小波系数阈值选择方法，如Daubechies小波基函数和固定阈值法、SureShrink方法等。
以下是一段使用Daubechies小波基函数和可视化小波系数阈值选择结果的代码：执行小波变换[c, l] = wavedec(x_noisy, 5, 'db4'); 小波分解可视化小波系数figure;subplot(2,1,1);plot(x_noisy);title('原始信号');subplot(2,1,2);plot(c);title('小波系数');小波系数阈值选择thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','penalhi',c,l); 阈值选择sorh = 's'; 阈值类型，s代表软阈值，h代表硬阈值keepapp = 1; 保留近似系数X = wdencmp('gbl',c,l,'db4',5,thr,sorh,keepapp); 小波去噪可视化去噪结果figure;subplot(2,1,1);plot(x_noisy);title('带噪声的信号');subplot(2,1,2);plot(X);title('去噪后的信号');上述代码中，我们使用了Daubechies小波基函数对信号进行了5级小波分解，并可视化了小波系数。
matlab 主成分 去燥
matlab 主成分去燥
在 MATLAB 中，可以使用主成分分析（PCA）方法进行信号去噪。
主成分分析是一种常用的数据降维技术，也可以用于信号处理中的去噪。
以下是一个简单的示例代码，演示了如何在 MATLAB 中使用主成分分析进行信号去噪：
```
% 生成带噪声的信号
t = 0:0.01:2*pi;
signal = sin(2*t) + 0.5*randn(size(t)); % 带有高斯噪声的正弦信号
% 对信号进行主成分分析去噪
[coeff, score, latent] = pca(signal');
reconstructed_signal = score(:,1) * coeff(:,1)'; % 保留第一主成分重构信号
% 绘制去噪前后的信号对比
subplot(2,1,1);
plot(t, signal);
title('含噪声信号');
subplot(2,1,2);
plot(t, reconstructed_signal);
title('去噪后信号');
```
在这个示例中，首先生成了一个带有高斯噪声的正弦信号。
然后使用 `pca` 函数对
信号进行主成分分析，提取第一主成分，并利用第一主成分重构信号，实现了信号的去噪。
通过比较去噪前后的信号，可以看到去噪效果。
当然，实际应用中可能会根据具体情况进行更复杂的信号处理和去噪操作，包括更多的参数调节和信号特征分析。
基于MATLAB的语音信号去噪处理(修改版)(word文档良心出品)
摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。
对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。
FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。
利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。
功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。
通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。
在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制及仿真。
关键词滤波器；MATLAB；窗函数法；双线性变换AbstractVoice signal occupies an extremely important position in digital signal processing, so the selection based on the research of the speech signal to consolidate and master the basic ability of digital signal processing is very representative. For digital signal processing (DSP) is dependent on the filter, so filter design occupies an extremely important role in signal processing. FIR digital filter and IIR filter is an important part of the filter design. MATLAB signal processing toolbox can be used to quickly and efficiently design all kinds of digital filter. Powerful and easy to learn, programming, high efficiency, is popular among the masses of scientific and technical workers. We can tear down the corresponding conclusion through theoretical derivation, using MATLAB as a programming tool for computer to add noise speech signal in time domain, frequency domain analysis and filtering. In the process of design implementation, we use window function method to design FIR digital filter, butterworth, chebyshev and bilinear reform IIR digital filter design, and the MATLAB as an auxiliary tool to complete the design of computing and graphics drawing and simulation.Keyword filter MATLAB Window function method Double linear transformation摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)1．绪论 (3)1.1研究的目的和意义 (6)1.2本课题的研究内容 (6)1.3 其大概流程框图可如下表示 (7)2.原始语音信号采集与处理 (8)2.1 Matlab简单介绍 (8)2.2 语音信号的采样理论依据 (9)2.2.1采样的基本概念 (9)2.3语音信号的采集 (10)2.4语音信号的时频分析 (11)2.5语音信号加噪与频谱分析 (14)2.5.1 正弦波信号加入原始语音信号 (14)2.5.2 随机噪音信号加入原始语音信号 (14)2.6本章小结 (18)3设计数字滤波器 (19)3.1 滤波器概述 (19)3.1.1 模拟滤波器概述 (19)3.1.2 数字滤波器概述 (19)3.2 IIR数字滤波器概述 (20)3.3 FIR数字滤波器概述 (21)3.4 设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (21)3.5 数字滤波器设计的基本思路 (21)3.6 设计FIR滤波器 (22)3.6.1 窗函数法及设计步骤 (22)3.6.2源程序与仿真图像 (23)3.7 设计IIR滤波器 (24)3.7.1双线性变换法与设计步骤 (24)3.7.2源程序与仿真图像 (25)3.8 本章小结 (27)4 滤波并绘制滤波前后语音信号的波形及频谱 (29)4.1滤波及仿真 (29)4.1.1 FIR滤波器法去噪 (29)4.1.2 IIR滤波器法去噪 (30)4.2 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (31)4.3本章小结 (32)总结 (33)致谢 (34)参考文献 (35)附录 (36)附录（I）设计FIR和IIR数字滤波器 (36)附录（II）比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (40)1．绪论数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。
MATLAB多方法去高斯白噪声
1、用matlab实现多幅图像平均去高斯白噪声. clear;I=imread('2222.jpg');I=rgb2gray(I);imshow(I);[a,b]=size(I);I2=zeros(a,b);noise=randn(a,b)*25;I1=double(I)+noise;figure(2);imshow(uint8(I1));for n=1:30noise=randn(a,b)*25;I1=double(I)+noise;I2=I2+double(I1);end;I2=I2/n;figure(3);imshow(uint8(I2));原图加了白噪声多图去除白噪声2、用matlab 实现均值滤波去除高斯白噪声.clear;I=imread('2222.jpg');I=rgb2gray(I);figure;imshow(I);noise=randn(a,b)*25;I=double(I)+noise;[a,b]=size(I);I2=zeros(a+2,b+2);I3=zeros(a,b);for n=1:afor m=1:b原图I2(n+1,m+1)=I(n,m);end;end;for n=2:afor m=2:bI3(n-1,m-1)=[I2(n-1,m-1)+I2(n-1,m)+I2( n-1,m+1)+I2(n,m-1)+I2(n,m)+I2(n,m+1) +I2(n+1,m-1)+I2(n+1,m)+I2(n+1,m+1)]/ 9;end;均值滤波后图3、用matlab实现中值滤波去除脉冲噪声. clear;I=imread('2222.jpg');I=rgb2gray(I);figure(1);imshow(I);%I0=zeros(1:9);[a,b]=size(I);I2=zeros(a+2,b+2);I3=zeros(a,b);for n=1:afor m=1:bI2(n+1,m+1)=I(n,m);end;end;for n=0:100I2(round(rand*a),round(rand*b))=0; end; for n=0:200I2(round(rand*a),round(rand*b))=255; end;figure(2)imshow(uint8(I2));I2=double(I2);for n=2:afor m=2:bI0=[I2(n-1,m-1),I2(n-1,m),I2(n-1,m+1),I2(n,m-1), I2(n,m),I2(n,m+1),I2(n+1,m-1),I2(n+1,m),I2(n+1 ,m+1)];I0=sort(I0);I3(n-1,m-1)=I0(5);end;end;处理前原图添加随机脉冲噪声处理后图片心得体会：这两次作业是一起做的，所以心得也基本一样吧，主要是在边缘扩展的时候感觉有点怪怪的，不知道那么扩展对不对，还有不知道除了0扩展之外其他扩展怎么写和效果怎么样，有时间试试看。
matlab 离散数据剔除噪声点
一、概述Matlab作为一种强大的数据分析工具，在处理离散数据的过程中，经常需要对数据进行去噪处理，以提高数据的准确性和可靠性。
本文将介绍使用Matlab对离散数据进行噪声点剔除的方法及步骤。
二、离散数据的特点及噪声点的影响1. 离散数据通常由一系列离散的数据点组成，如传感器采集的数据、实验测量的数据等。
这些数据点包含了有用的信息，但也可能存在由于测量误差、干扰信号等原因而产生的噪声。
2. 噪声点的存在会对数据分析和模型建立产生不利影响，降低数据的准确性和可靠性。
对离散数据进行噪声点的剔除是至关重要的。
三、Matlab中离散数据噪声点剔除的方法1. 均值滤波法通过计算窗口内数据的均值来平滑离散数据，以达到去除噪声点的效果。
具体步骤如下：(1) 设定窗口大小，通常选择3×3或5×5的窗口。
(2) 将窗口内的数据取均值作为新的数据点，依次对整个数据进行处理。
(3) 将处理后的数据与原始数据进行对比，剔除差异较大的数据点作为噪声点。
2. 中值滤波法通过计算窗口内数据的中值来平滑离散数据，以达到去除噪声点的效果。
具体步骤如下：(1) 设定窗口大小，通常选择3×3或5×5的窗口。
(2) 将窗口内的数据进行排序，取中间值作为新的数据点，依次对整个数据进行处理。
(3) 将处理后的数据与原始数据进行对比，剔除差异较大的数据点作为噪声点。
3. 高斯滤波法通过对离散数据进行高斯滤波，可以有效地去除噪声点。
具体步骤如下：(1) 设定高斯核函数的大小和标准差。
(2) 对离散数据进行高斯滤波处理。
(3) 将处理后的数据与原始数据进行对比，剔除差异较大的数据点作为噪声点。
四、Matlab中离散数据噪声点剔除的实例演示1. 以一组包含噪声点的离散数据为例，演示使用Matlab进行噪声点剔除的实际操作步骤。
2. 利用Matlab编程并运行相应的算法，对离散数据进行噪声点剔除处理。
3. 将处理后的数据与原始数据进行对比，展示去噪效果。
去除高斯噪声的matlab代码
去除高斯噪声的matlab代码高斯噪声是一种常见的图像噪声，它会导致图像变得模糊和不清晰。
在数字图像处理中，我们经常需要去除这种噪声，以提高图像的质量和清晰度。
本文将介绍如何使用MATLAB编写代码来去除高斯噪声。
首先，我们需要导入图像并显示它。
假设我们的图像文件名为"image.jpg"，我们可以使用以下代码来导入和显示图像：```matlabimage = imread('image.jpg');imshow(image);```接下来，我们需要将图像转换为灰度图像。
这是因为高斯噪声通常会影响图像的亮度，而不是颜色。
我们可以使用以下代码将图像转换为灰度图像：```matlabgray_image = rgb2gray(image);imshow(gray_image);```然后，我们可以使用MATLAB的内置函数"imnoise"来添加高斯噪声到图像中。
该函数需要指定噪声类型和噪声强度。
对于高斯噪声，我们可以使用"gaussian"作为噪声类型，并指定噪声强度为0.02。
以下是添加高斯噪声的代码：```matlabnoisy_image = imnoise(gray_image, 'gaussian', 0, 0.02);imshow(noisy_image);```现在，我们可以使用MATLAB的内置函数"wiener2"来去除高斯噪声。
该函数使用维纳滤波器来恢复图像的清晰度。
以下是去除高斯噪声的代码：```matlabdenoised_image = wiener2(noisy_image);imshow(denoised_image);```最后，我们可以将去噪后的图像保存到新的文件中。
假设我们要保存的文件名为"denoised_image.jpg"，我们可以使用以下代码来保存图像：```matlabimwrite(denoised_image, 'denoised_image.jpg');```至此，我们已经完成了去除高斯噪声的MATLAB代码。
均值滤波matlab去噪
MATLAB提供了很多不同的去噪方法，其中均值滤波是最基础的去噪方法之一。
以下是一个使用MATLAB进行均值滤波去噪的示例：
假设有一个含噪声的灰度图像，名为"noisy_image.jpg"，首先可以读取该图像并显示：matlab
noisy_image = imread('noisy_image.jpg');
imshow(noisy_image);
接下来，可以使用MATLAB内置的imfilter函数进行均值滤波去噪：
matlab
mean_filter = fspecial('average', [3 3]); % 创建一个3x3的均值滤波器
denoised_image = imfilter(noisy_image, mean_filter); % 应用均值滤波器
imshow(denoised_image);
在上述代码中，首先使用MATLAB中的fspecial函数创建一个3x3的均值滤波器，然后使用imfilter函数将该滤波器应用于原始图像中，生成去噪后的图像。
最后，使用imshow函数显示去噪后的图像。
需要注意的是，均值滤波器对于高斯噪声等平稳噪声具有一定的去噪效果，但对于椒盐噪声等非平稳噪声效果较差。
在实际应用中，应选择适当的去噪方法以获得最佳效果。
pm正则化去噪模型matlab
pm正则化去噪模型matlab
在Matlab中，可以使用正则化去噪方法对图像进行处理。
具体步骤为：
1. 将彩色图像转化为灰度图像：使用Matlab中的rgb2gray函数将彩色图像转化为灰度图像。
2. 读入需处理的图像：使用imread函数读入需处理的图像。
3. 进行正则化去噪处理：使用imnoise函数给图像添加噪声，然后使用imdenoise函数对图像进行去噪处理。
其中，imdenoise函数可以通过输入不同的参数来实现正则化去噪，如输入’TV’，则是对图像进行总变差正则化去噪。
4. 将去噪后的图像显示出来：使用imshow函数将去噪后的图像显示出来。
下面是示例代码，用于对图像进行总变差正则化去噪处理：
```Matlab
%将彩色图像转化为灰度图像
I = imread('image.jpg');
I_gray = rgb2gray(I);
%添加噪声并进行去噪处理
I_noisy = imnoise(I_gray, 'gaussian', 0, 0.01);
I_denoised = imdenoise(I_noisy, 'TV');
%显示去噪后的图像
imshow(I_denoised);
```
运行以上代码就可以对图像进行总变差正则化去噪处理并显示出来。
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实施报告题目：用MATLAB去除音频中的噪音学号： ******** 姓名：任课教师：联系方式：2014年2月5日第一部分理论自学内容阐述5.5系统的物理可实现性、佩利---维纳准则对于理想低通滤波器而言，在物理上是不可能实现的，但是我们能设计出接近理想特性的滤波器。
虽然理想低通滤波器在实际中是不能实现的，但是我们希望找到一种区分可实现性与不可实现性的标准，这就是佩利-维纳（Paley-Wiener）准则。
由佩利-维纳准则给出了，一个网络幅度函数物理可实现的必要条件，但绝非充要条件。
物理可实现性在文献中有不同定义方法，这里采用最低限度的定义把物理可实现性系统和不可实现系统区分开来。
我们可以直观地看到，一个物理可实现系统在激励加入之前是不可能有响应输出的，这称为因果条件。
这个条件在时域里的表述为：物理可实现系统的单位冲激响应必须是有起因的，即。
从频域来看，如果幅度函数满足平方可积条件，即，佩利和维纳证明了对于幅度函数物理可实现的必要条件是，它被称为佩利-维纳准则。
关于这个准则的推导及更详细的内容，与本课程的联系不紧，在此我们只讨论由这个准则得到的一些推论。
1.幅度函数在某些离散频率处可以是零，但在一个有限频带内不能为零。
这是因为，若在某个频带内都有，则，从而不能满足为佩利-维纳准则，系统是非因果的。
2.幅度特性不能有过大的总衰减。
由佩利-维纳准则可以看出，幅度函数不能比指数函数衰减的还要快，即是允许的，而是不可实现的。
3.尽管理想滤波器是不能实现的，但是我们可以任意逼近其特性。
因此有关理想滤波器的研究是有意义的。
在实际电路中，不能实现理想低通滤波器的矩形振幅特性，我们只能近似得到，但所需要的电路元件随着逼近程度的增加而增多的。
一个精确的近似，在理论上需要无限多个元件，于是滤波器的相移常数变为无限大，从而输出脉冲的振幅出现在无限延时以后，所以响应曲线的振荡衰减部分不会在以前出现。
我们注意到，佩利-维纳准则只是就幅度函数特性提出了系统可实现性的必要要求，而没有给出相位方面的要求。
如果一个系统满足这个准则，对应于一个因果系统，此时我们把系统的冲激响应沿着时间轴向左平移到以前，那么，虽然系统的幅度特性满足了佩利-维纳准则，但是它显然是一个非因果系统。
所以说，佩利-维纳准则只是系统物理可实现性的必要条件，当我们验证了幅度函数满足此条件以后，可以利用希尔伯特变换找到合适的相位函数，从而构成一个物理可实现的系统函数。
该准则讲述了幅度对其判断的影响，但相位实际也是影响它的条件之一，如果将一个因果系统，保持幅度不变的情况下，向左移。
可见相位的改变让该系统变成了非因果系统，同样，物理上是不允许的。
5.7 调制与解调调制与解调应用于广泛的通信系统当中，出现该技术的原因：在测控系统中，进入测控电路的除了传感器输出的测量信号外，还往往有各种噪声。
而传感器的输出信号一般又很微弱，将测量信号从含有噪声的信号中分离出来是测控电路的一项重要任务。
为了便于区别信号与噪声，往往给测量信号赋予一定特征，这就是调制的主要功用在信号调制中常以一个高频正弦信号作为载波信号。
一个正弦信号有幅值、频率、相位三个参数，可以对这三个参数进行调制，分别称为调幅、调频和调相。
也可以用脉冲信号作载波信号。
可以对脉冲信号的不同特征参数作调制，最常用的是对脉冲的宽度进行调制，称为脉冲调宽。
信号的发送是需要满足一定的条件，才能远距离的传输，影响该因素的正是天线的尺寸于信号波长的关系，（大于等于波长的10分之1）可见，对于低频的信号，相同的传播速度，它的波长越大，所以调制可以将该信号的频率搬移到较高频率，从而波长减小，天线的尺寸也得到改善。
调制的原因如书上所述：假设一个复杂的语音信号用乘法器于cos（Ωt）相乘，由傅立叶变换性质，易得原信号的频谱左右进行了搬移。
那么该信号通过天线发射，就能被接收端收到，同理，需要进行对信号解调，否则无法真实的还原人的语音信号，只要再乘以cos（Ωt）即可。
频谱又进行了左右搬移，再加个低通滤波器以及必要时的放大器，就能实现对高频的滤波和对原始信号的放大，从而达到了语音信号的传输。
不过信号的传输并非只有语音，还有诸多其他信号。
而且，调制并非只有上述这种方法，但不管哪种方法，其本质都是要进行对原信号频谱的搬移，这是调制的必要条件。
第二部分案例或课题陈述及实现方案【设计原因】根据信号报告要求，我一开始想到的是编写一段代码，通过录音识别人的音色，将其保存。
结合手机对话功能，对所问问题用保存好的音色进行回答。
如：孩子到异地上学或打工前用手机保存自己的音色。
孩子离开后，父母可以打开软件与手机对话，手机回答的音色为孩子的声音。
这个设计我觉得还算不错，但是所学的信号知识实在有限，最后决定设计“用Matlab去除音频中的噪音”的方案，这个比较简单，比较适合初学者。
【设计思路】滤波器是一种用来消除干扰杂讯的器件，将输入或输出经过过滤而得到纯净的交流电。
采用MATLAB设计滤波器，使原来非常繁琐复杂的程序设计变成了简单的函数调用，为滤波器的设和实现开辟了广阔的天地，尤其是Matlab工具箱使各个领域的研究人员可以直观方便地进行科学研究与工程应用。
MATLAB 信号处理工具箱为滤波器设计及分析提供了非常优秀的辅助设计工具, 在设计数字滤波器时, 善于应用MATLAB进行辅助设计, 能够大大提高设计效率。
我们都知道，语音信号经过调制在大自然中传播，必然会夹杂着噪声一起传过来，那么我们该如何设计电路，从而达到对语音信号的提取，滤除噪音信号呢。
根据资料显示，人类的发生频率范围在300hz-3400hz不等，因此，对于语音信号的提取，我们可以用滤波器来实现。
为了更好的理解语音信号在时域和变换域处理前和处理后的变化情况，我首先用Audition 1.5得到.wav格式的音频。
其次，由matlab自带的绘图工具画出相应的时域波形以及经过傅立叶变换后的频谱图。
根据频谱图上人的语音信号的频率范围和噪声的频率范围，设计出低通滤波器，对含噪信号进行滤波处理，消除噪声，并通过指令sound（）听处理结果的声音，确定是否消除或部分抑制了噪声。
【实验方案】1、语音信号采集得到一段语音文件，可以是原有的或是现场录制（为便于比较，需要在安静、干扰小的环境下录音），用audition软件将其改为.wav格式的音频。
2、语音信号分析使用MATLAB绘出采样后的语音信号的时域波形和频谱图。
3、含噪语音信号合成在MATLAB软件平台下，给原始的语音信号叠加上噪声，绘出叠加噪声后的语音信号时域和频谱图，与原始语音信号图形对比，分析含噪语音信号频谱和时域波形的改变。
4、数字滤波器设计及滤波,根据设计思路，结合matlab显示频谱图等设计合理的滤波器，并用滤波器对含噪语音信号分别进行滤波处理。
5、回放语音信号对滤波后的语音信号进行回放，感觉滤波前后语音信号的变化。
第三部分例或课题成果阐述及代码我上网查阅资料得知Matlab能识别.wav和.au格式的音频文件，所以在我先将mp3格式的文件用audition改成wav格式文件。
这段音频的内容是诗朗诵，关于毛泽东《沁园春》中的“俱往矣，数风流人物，还看今朝。
为方便教师验证代码，报告准备了两份代码，一份没有注释，方便直接验证，另一份代码后有注释，便于理解代码编写思路。
【完整代码如下】[x,fs,nbit]=wavread('jw.wav')sound(x,fs);N=length(x);t=(0:N-1)/fs;w=fs*linspace(0,1,N);y=abs(fft(x,N));figure(1)subplot(2,1,1)plot(x);title('原始语音信号时域图')subplot(2,1,2)plot(w,abs(y));title('原始语音信号频谱图')t=linspace(0,(N-1)/fs,N);x1=0.5*sin(2*pi*10000*t);x1=x(:,1)+x1';sound(x1,fs);figure(2)y1=abs(fft(x1,N));subplot(2,1,1);plot(t,x1);title('加入噪声后语音信号时域图') subplot(2,1,2);plot(w,y1);axis([0,fs,0,20000]);title('加入噪声后语音信号频谱图') fc=9200;fst=9600;rp=1;rs=30;wp=fc*2/fs;ws=fst*2/fs;[n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs);[b,a]=butter(n,wn,'low');figure(3);freqz(b,a);title('滤波器特性曲线');x2=filter(b,a,x1);figure(4);y2=abs(fft(x2,N));subplot(211)plot(t,x2);title('滤波后语音信号时域图');subplot(212);plot(w,y2);title('滤波后语音信号频谱图') sound(x2,fs);【完整代码注释如下】[x,fs,nbit]=wavread('jw.wav') //用于读取jw.wav，采样值放在了向量x当中，fs表示采样频率，nbit表示采样位数sound(x,fs); //播放原语音信号N=length(x); //求出语音信号的长度t=(0:N-1)/fs; // 语音信号的长度除以采样频率w=fs*linspace(0,1,N);y=abs(fft(x,N));figure(1) //设计第一个图subplot(2,1,1)plot(x);title('原始语音信号时域图') //画出原始信号时域图subplot(2,1,2)plot(w,abs(y));title('原始语音信号频谱图') // 画出原始信号频谱图t=linspace(0,(N-1)/fs,N);x1=0.5*sin(2*pi*10000*t);x1=x(:,1)+x1'; //加入人为的噪声，表现为滴鸣声sound(x1,fs); //播放噪音和原始语音信号的混声figure(2) //设计第二个图y1=abs(fft(x1,N));subplot(2,1,1);plot(t,x1);title('加入噪声后语音信号时域图')subplot(2,1,2);plot(w,y1);axis([0,fs,0,20000]);title('加入噪声后语音信号频谱图') //画出加入噪音混声的时域图和频谱图由两张图对比发现，加入噪音后，频谱图，在高频分量当中出现了明显的幅值，很明显这是人为加入噪声之后，频谱有明显的变化，接下来我们要滤除噪音。