(完整word版)全变分去噪matlab程序注释
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]。
matlab图像去噪程序
function varargout = jiemian(varargin) %返回从函数jiemian.m中得到的参数中变量的数目;传递一个参数中变量的数目给函数jiemian.m。
% JIEMIAN Application M-file for jiemian.fig% FIG = JIEMIAN launch jiemian GUI.% JIEMIAN('callback_name', ...) invoke the named callback.% Last Modified by shijiawei v2.5 24-May-2014 02:45:18if nargin == 0 % LAUNCH GUI %nargin 显示输入变量fig = openfig(mfilename,'reuse'); %打开包含在FIG文件filename.fig中的图形,确保它是可见的并且完全定位在屏幕上。
% Generate a structure of handles to pass to callbacks, and store it.handles = guihandles(fig); %返回一个结构,它包含图像中对象的句柄guidata(fig, handles); %将变量handles存储到fig文件中if nargout > 0 %如果输出变量大于0varargout{1} = fig; %返回figendelseif ischar(varargin{1}) % INVOKE NAMED SUBFUNCTION OR CALLBACK %如果varargin{1}是一个字符数组则返回逻辑真(1),否则返回逻辑假(0)。
tryif (nargout) %显示用户提供的输出变量的个数[varargout{1:nargout}] = feval(varargin{:}); % FEVAL switchyard %varargout传递参数中的变量数目elsefeval(varargin{:}); % FEVAL switchyard %**feval函数的求值endcatch %如果出错开始执行catch块disp(lasterr); %%%% lasterr函数查询出错原因。
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对语音信号加随机噪声及去噪程序
subplot(2,2,3);plot(y_z);
title('滤波前信号的波形')
subplot(2,2,4);plot(x);
title('滤波后信号的波形')
%sound(x,fs,bits)%回放滤波后的音频
设计滤波器：
器常用的方法有：脉冲响应不变法和双线性变换法。
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));%加噪语音信号的频谱图
title('加噪语音信号频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');
对加噪的语音信号进行去噪程序如下：
fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1;
%sound(y_z,fs)
%对加噪后的语音信号进行分析
n=length(y);%选取变换的点数
y_zp=fft(y_z,n);%对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*(0:n/2-1)/n;%对应点的频率
figure(2)
subplot(2,1,1);
plot(y_z);%加噪语音信号的时域波形图
title('加噪语音信号时域波形');
figure(3);
freqz(b,1);
（此前为低通滤波器设计阶段）——接下来为去除噪声信号的程序——
x=fftfilt(b,y_z);
X=fft(x,n);
figure(4);
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。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!如何使用 MATLAB 去除录音噪声导言录音噪声是在声音录制过程中常见的问题之一，它可能来自环境因素、录音设备本身或信号传输过程中的干扰。
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。
双边全变分模型btv去噪的matlab代码实现
当谈及双边全变分模型（Bilateral Total Variation, BTV）去噪的Matlab代码实现时，我们首先需要了解什么是双边全变分模型以及去噪的概念。
双边全变分模型是一种用于图像去噪的算法，它结合了全变分和双边滤波的特点，能够在去除噪声的同时保持图像的边缘信息。
在Matlab中实现这一算法，需要对其原理和核心代码进行深入的探讨和分析。
1. 双边全变分模型简介在图像处理领域，去噪是一项重要的工作，它能够提高图像的质量和准确性。
而双边全变分模型是一种有效的去噪方法，它考虑了图像本身的光滑性以及图像中的边缘信息，能够在去除噪声的同时保持图像的细节特征，是一种较为全面的去噪方法。
2. 实现双边全变分模型的Matlab代码在Matlab中实现双边全变分模型的去噪算法，首先需要了解其核心原理和算法流程。
可以通过构建双边全变分函数，使用梯度下降或拟牛顿等优化算法来实现。
在实现过程中，需要考虑参数的选择、收敛性以及代码的效率等方面的问题。
3. 深入分析双边全变分模型的去噪效果我们还可以对双边全变分模型的去噪效果进行深入的分析。
通过实验和对比不同的算法，可以评估双边全变分模型在去噪效果上的优劣，并对其在实际应用中的性能进行评估。
4. 个人观点和理解在我看来，双边全变分模型的去噪算法不仅有效，而且具有一定的通用性。
通过合理的参数选择和算法实现，可以在多个领域和场景中得到良好的去噪效果，对于图像处理和计算机视觉等领域具有重要意义。
总结：双边全变分模型的去噪算法在Matlab中的实现，需要深入理解其原理和代码实现，通过探讨其优化算法和参数选择等方面，可以有效地实现该算法。
在实际应用中，对其效果进行全面的评估和分析，有助于更好地理解和应用该算法。
双边全变分模型是一种有效的图像去噪算法，它在图像处理领域具有广泛的应用。
它结合了全变分和双边滤波的特点，能够有效去除图像中的噪声，同时保持图像的细节和边缘信息。
在Matlab中实现双边全变分模型的去噪算法，需要深入理解其原理和代码实现，通过探讨其优化算法和参数选择等方面，可以有效地实现该算法。
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。
matlab图像去噪算法设计说明书
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');精心整理学习帮手%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9 subplot(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');精心整理学习帮手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]。
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。
利用Matlab进行图像去噪与复原的方法与技巧
利用Matlab进行图像去噪与复原的方法与技巧引言随着科技的不断发展和图像的广泛应用，图像的质量要求也越来越高。
然而，在实际应用中，由于环境的干扰等因素，图像往往会受到噪声的污染，导致图像质量下降。
因此，图像去噪与复原成为了图像处理领域的关键问题之一。
本文将介绍如何使用Matlab进行图像去噪与复原，并探讨其中的方法与技巧。
一、图像去噪的基本概念图像去噪是指通过各种方法将图像中的噪声信号剔除或减弱，以提高图像质量的过程。
常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。
在Matlab中，我们可以利用一些函数实现图像去噪的操作。
其中，最常用的就是使用均值滤波器和中值滤波器。
1.1 均值滤波器均值滤波器是一种简单的图像平滑技术，通过计算像素周围的邻域像素的平均值来进行滤波。
在Matlab中，我们可以使用"imfilter"函数来实现均值滤波器。
具体步骤如下：（1）读取图像，将其转化为灰度图像；（2）使用"imfilter"函数，定义一个滤波器模板，例如3*3的矩阵；（3）调用"imfilter"函数，将原始图像和滤波器模板作为输入，得到滤波后的图像。
1.2 中值滤波器中值滤波器是一种非线性滤波技术，它将像素周围邻域像素的中值作为滤波后的像素值。
相比于均值滤波器，中值滤波器对于椒盐噪声等异常值有较好的抑制作用。
在Matlab中，我们可以使用"medfilt2"函数来实现中值滤波器。
具体步骤如下：（1）读取图像，将其转化为灰度图像；（2）调用"medfilt2"函数，设置滤波器的大小，例如3*3的矩阵；（3）将原始图像作为输入，得到滤波后的图像。
二、图像复原的基本概念图像复原是指通过各种方法将受损的图像恢复到原始的清晰状态的过程。
图像的损伤可以是由于传感器噪声、图像压缩等原因导致的。
在Matlab中，我们可以利用一些函数实现图像复原。
matlab代码-语音信号研究分析和去噪处理
matlab代码-语音信号分析和去噪处理————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：S X 文理学院数理信息学院数字信号处理课程设计报告书题目语音信号分析与去噪处理姓名学号专业班级电信11级信号处理指导教师于刘时间年月日课程设计任务书班 级电信112 姓 名 题 目 语音信号分析与去噪处理技术参数、设计要求、检测数据等 (1) 语音信号的采集：利用Windows 下的录音机，录制一段自己的话音，时间在10秒内，然后在MATLAB 软件下，利用函数wavread 对语音信号进行采样，记录采样频率和采样点数。
(2) 语音信号的频谱分析：首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
(3) 分别设计低通、高通和带通滤波器对语音信号进行滤波后对语音信号进行回放（函数sound 可以对声音进行回放），分析比较滤波结果。
(4) 对语音信号进行加入高斯白噪声（用randn 函数产生随机序列） 设计滤波器对语音信号进行滤波后对语音信号进行回放，分析比较滤波结果。
（上述滤波器分别采用IIR 和FIR 滤波结构实现） 设计进度安排或工作计划2014.7.1 ~2014.7.2： 熟悉课题，查询相关资料，完成方案选择。
2014.7.3~2014.7.6： 设计模块划分、实现及各模块调试、验证。
2014.7.7~2014.7.8： 设计整体实现、调试及验证，并开始撰写报告。
2014.7.9~2014.7.10： 设计完成，课程设计报告撰写并定稿，上交。
其它 认真阅读数字信号处理课程设计报告撰写规范；课题小组经协商好要指定组长并明确分工，形成良好团队工作氛围；基于课题基本要求，各小组课再细化、增加要求；课题小组每成员均需各自撰写一份课程设计报告。
源码function varargout = PF(varargin)% PF MATLAB code for PF.fig% PF, by itself, creates a new PF or raises the existing% singleton*.%% H = PF returns the handle to a new PF or the handle to% the existing singleton*.%% PF('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in PF.M with the given input arguments.%% PF('Property','Value',...) creates a new PF or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before PF_OpeningFcn gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. All inputs are passed to PF_OpeningFcn via varargin.%% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help PF% Last Modified by GUIDE v2.5 06-Jul-2014 11:15:51% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @PF_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @PF_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});if nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before PF is made visible.function PF_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to PF (see VARARGIN)% Choose default command line output for PFhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes PF wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = PF_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%************语音信号采集******************global YL YH YK YG YY;global F BB;[fn,pn,fi]=uigetfile('*.wav','select a wav-file');%调用选择文件对话框，返回fn代表名字，pn代表路径name=strcat(pn,fn);[y1,Fs,bits]=wavread(name); %采样值放在向量y中，fs表示采样频率(hz)，bits表示采样位数T=length(y1)/Fs;set(handles.text4,'string',Fs);set(handles.text12,'string',T);set(handles.text15,'string',bits);YL=y1;YH=y1;YK=y1;YG=y1;YY=y1;BB=bits;F=Fs;Y=fft(y1,524288);plot(handles.axes1,0:1/Fs:(length(y1)-1)/Fs,y1);axes(handles.axes1);legend('原信号波形',1);stem(handles.axes2,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Y),'.');set(handles.axes2,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes2);legend('原信号频谱',1);%************************************************% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%*****************声音播放****************************global YY F BB;y1=YY;Fs=F;bits=BB;sound(YY,Fs,bits);%播放声音function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%*******************高斯噪声************************** global h z YY YG;y1=YG;h=0.05*randn(size(y1));z=plus(h,y1);Z=fft(z,524288);stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Z),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('加入高斯噪声频谱',1);YY=z;% --- Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %***************滤除高斯噪声******************global h z YY;%*****************自适应算法***********************w=[0,1];%初始2阶加权系数u=0.00026;%最佳参数for i=1:length(z);y(i+1)=h(i:i+1)*w';e(i+1)=z(i+1)-y(i+1);w=w+2*u*e(i+1)*h(i:i+1);end;Y=fft(e,524288);stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Y),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);legend('滤除高斯噪声频谱',1);YY=e;%******************************************function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %******************低通滤波器*********************** global YL YY F Yli Ylf;y1=YL;Fs=F;%******************IIR*****************fp=6000;fs=8000;Fs=44100;rp=3;rs=10;wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;op=2*tan(wp/2);os=2*tan(ws/2);[N, wc]=buttord(op,os,rp,rs,'s');[B, A]=butter(N,wc,'s');[Bz, Az]=bilinear(B ,A,1);%**********FIR****************Bt=abs(wp-ws);N=ceil(6.6*pi/Bt);wc=(wp+ws)/2/pi;hn=fir1(N-1,wc,'low',hamming(N));co=get(handles.popupmenu1,'value');if co==2y2=fftfilt(Bz,y1);Yli=fft(y2,524288);YY=y2;stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Yli),'.');set(handles.axes4,'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('低通滤波频谱',1);elseif co==3y3=fftfilt(hn,y1);Ylf=fft(y3,524288);YY=y3;stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Ylf),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('低通滤波频谱',1);end% --- Executes on button press in pushbutton6.function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %*********************高通*******************global YH YY F Yhi Yhf;Fs=F;y1=YH;%*********************IIR*********************fph=10000;fsh=11000;rph=3;rsh=10;wph=2*pi*fph/Fs;wsh=2*pi*fsh/Fs;oph=2*tan(wph/2);osh=2*tan(wsh/2);[Nh, wch]=buttord(oph,osh,rph,rsh,'s');[Bh, Ah]=butter(Nh,wch,'s');[Bs,As]=lp2hp(Bh,Ah,wch);[Bzh, Azh]=bilinear(Bs ,As,1);%*******************FIR************************Bth=abs(wph-wsh);Nh0=ceil(6.6*pi/Bth);Nh=Nh0+mod(Nh0+1,2);wch=(wph+wsh)/2/pi;hnh=fir1(Nh-1,wch,'high',hamming(Nh));co=get(handles.popupmenu1,'value');if co==2y3=fftfilt(Bzh,y1);Yhi=fft(y3,524288);YY=y3;stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Yhi),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('高通滤波频谱',1);elseif co==3y4=fftfilt(hnh,y1);Yhf=fft(y4,524288);YY=y4;stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Yhf),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('高通滤波频谱',1);end% --- Executes on button press in pushbutton7.function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton7 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %***********************带通****************%******************IIR**********************global YK YY Ypi Ypf;y1=YK;Fs=44100;wpp=[6000 8000]*2/Fs;wsp=[5000 10000]*2/Fs;rpp=3;rsp=20;[N,Wn]=buttord(wpp,wsp,rpp,rsp,'s');[Bp,Ap]=butter(N,Wn,'bandpass');%*********************FIR**********************fpl=5000;fph1=6000;fsl=8000;fsh1=10000;wpl=2*pi*fpl/Fs;wph1=2*pi*fph1/Fs;wsl=2*pi*fsl/Fs;wsh1=2*pi*fsh1/Fs;Bthb=abs(wpl-wsl);Nhb=ceil(6.6*pi/Bthb);wcl=(wpl+wph1)/2/pi;wch1=(wsl+wsh1)/2/pi;wn=[wcl wch1];hnb=fir1(Nhb-1,wn,hamming(Nhb));co=get(handles.popupmenu1,'value')if co==2y3=fftfilt(Bp,y1);Ypi=fft(y3,524288);YY=y3;stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Ypi),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 40],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('带通滤波频谱',1);elseif co==3y4=fftfilt(hnb,y1);Ypf=fft(y4,524288);YY=y4;stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Ypf),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('带通滤波频谱',1);end% --- Executes on button press in radiobutton1.function radiobutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to radiobutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of radiobutton1% --- Executes on button press in radiobutton2.function radiobutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to radiobutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of radiobutton2% --- Executes on selection change in popupmenu1.function popupmenu1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to popupmenu1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: contents = cellstr(get(hObject,'String')) returns popupmenu1 contents as cell array % contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from popupmenu1% --- Executes during object creation, after setting all properties.function popupmenu1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to popupmenu1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in checkbox1.function checkbox1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to checkbox1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of checkbox1% --- Executes on button press in checkbox2.function checkbox2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to checkbox2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of checkbox2% --- Executes during object creation, after setting all properties.function pushbutton3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% --- Executes on button press in pushbutton9.function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton9 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global Yli Ylf;stem(handles.axes2,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Yli),'.');set(handles.axes2,'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes2);legend('IIR低通滤波频谱',1);stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Ylf),'.');set(handles.axes4,'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('FIR低通滤波频谱',1);% --- Executes on button press in pushbutton10.function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton10 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global Yhi Yhf;stem(handles.axes2,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Yhi),'.');set(handles.axes2,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes2);legend('IIR高通滤波频谱',1);stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Yhf),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('FIR高通滤波频谱',1);% --- Executes on button press in pushbutton11.function pushbutton11_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton11 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global Ypi Ypf;stem(handles.axes2,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Ypi),'.');set(handles.axes2,'ylim',[0 40],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes2);legend('IIR带通滤波频谱',1);stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Ypf),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]); axes(handles.axes4);legend('FIR带通滤波频谱',1);。
基于MATLAB的语音信号去噪（完整版）
基于MATLAB的语音信号去噪基于MATLAB的语音信号去噪h(n)= hd(n)(n)( 1-2 )(4)验算技术指标是否满足要求。
1]1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求在使用窗函数法设计FIR滤波器时要满足以下两个条件:(1)窗谱主瓣尽可能地窄,以获得较陡的过渡带;(2)尽量减少窗谱的最大旁瓣的相对幅度,也就是使能量尽量集中于主瓣,减小峰肩和纹波,进而增加阻带的衰减。
在实际工程中常用的窗函数有五种,即矩形窗(Retangular)、三角窗(Triangular)、汉宁窗(Hanning)、汉明窗(Haing)及凯塞窗(Kaiser)。
.2.3常用窗函数的性质和特点(1)矩形窗矩形窗属于时间变量的零次幂窗。
矩形窗使用最多,习惯上不加窗就是使信号通过了矩形窗。
这种窗的优点是主瓣比较集中,缺点是旁瓣较高,并有负旁瓣,导致变换中带进了高频干扰和泄露漏,甚至出现负谱现象。
(2)三角形窗三角形窗又称费杰窗,是幂窗的一次文形式。
与矩形窗比较,主瓣宽约等于矩形窗的两倍,但旁瓣小,而且无负旁瓣。
(3)汉宁窗汉宁窗又称升余弦窗,汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和。
汉宁窗优于矩形窗,但汉宁窗主瓣加宽,相当于分析带宽加宽,频率分辨力下降。
(4)哈明窗哈明窗与汉宁窗都是余弦窗,只是加权系数不同,哈明窗加权的系数能使旁瓣达到更小,所以哈明窗又称为改进的升余弦窗。
它的能量更加集中在主瓣中主瓣的能量约占99.96%第一主瓣的峰值比主瓣小dB,但主瓣宽度和汉宁窗相同仍为8*π/N,哈明窗与汉宁窗都是很有用的窗函数。
(5)凯塞窗以上几种窗函数是各以一定主瓣加宽为代价,来换取某种程度的旁瓣抑制,窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值衰耗是矛盾的,一项指标的提高总是以另一项指标的下降为代价,窗口选择实际上是对两项指标作权衡。
而两项指标是跳变的,于是有人提出可调整窗,适当修改参数,可在这两项指标间作连续的选择。
常用的可调整窗是凯塞(Kaiser)窗。
MATLAB去噪音处理要点说明
实施报告题目：用MATLAB去除音频中的噪音学号： 12121021 姓名：任课教师：联系方式：2014年2月5日第一局部理论自学容阐述5.5系统的物理可实现性、佩利---维纳准那么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〕准那么。
由佩利-维纳准那么给出了，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鼓励参加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-维纳准那么。
关于这个准那么的推导及更详细的容，与本课程的联系不紧，在此我们只讨论由这个准那么得到的一些推论。
1.幅度函数在某些离散频率处可以是零，但在一个有限频带不能为零。
这是因为，假设在某个频带都有，那么，从而不能满足为佩利-维纳准那么，系统是非因果的。
2.幅度特性不能有过大的总衰减。
由佩利-维纳准那么可以看出，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。
一个准确的近似，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局部不会在以前出现。
我们注意到，佩利-维纳准那么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。
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。
matlab小波去噪详解超全超全有程序
小波去噪[xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,'wname')式中：输入参数x 为需要去噪的信号；1.tptr ：阈值选择标准.1)无偏似然估计（rigrsure）原则。
它是一种基于史坦无偏似然估计（二次方程）原理的自适应阈值选择。
对于一个给定的阈值t，得到它的似然估计，再将似然t 最小化，就得到了所选的阈值，它是一种软件阈值估计器。
2）固定阈值（sqtwolog）原则。
固定阈值thr2 的计算公式为：thr 2log(n) 2 = (6)式中，n 为信号x（k）的长度。
3）启发式阈值（heursure）原则。
它是rigrsure原则和sqtwolog 原则的折中。
如果信噪比很小，按rigrsure 原则处理的信号噪声较大，这时采用sqtwolog原则。
4）极值阈值（minimaxi）原则。
它采用极大极小原理选择阈值，产生一个最小均方误差的极值，而不是没有误差。
2.sorh ：阈值函数选择方式，即软阈值(s) 或硬阈值(h).3.scal ：阈值处理随噪声水平的变化，scal=one 表示不随噪声水平变化，scal=sln 表示根据第一层小波分解的噪声水平估计进行调整，scal=mln 表示根据每一层小波分解的噪声水平估计进行调整.4.n 和wname 表示利用名为wname 的小波对信号进行n 层分解。
输出去噪后的数据xd 及xd 的附加小波分解结构[cxd,lxd].常见的几种小波：haar，db，sym，coif，bior用MATLAB对一语音信号进行小波分解，分别用强阈值，软阈值，默认阈植进行消噪处理。
复制内容到剪贴板代码:%装载采集的信号leleccum.matload leleccum;%=============================%将信号中第2000到第3450个采样点赋给sindx=2000:3450;s=leleccum(indx);%=============================%画出原始信号subplot(2,2,1);plot(s);title('原始信号');%=============================%用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(s,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);%=============================%对信号进行强制性消噪处理并图示结果dd3=zeros(1,length(d3));dd2=zeros(1,length(d2));dd1=zeros(1,length(d1));c1=[a3 dd3 dd2 dd1];s1=waverec(c1,l,'db1');subplot(2,2,2);plot(s1);grid;title('强制消噪后的信号');%=============================%用默认阈值对信号进行消噪处理并图示结果%用ddencmp函数获得信号的默认阈值[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',s);s2=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp); subplot(2,2,3);plot(s2);grid;title('默认阈值消噪后的信号');%=============================%用给定的软阈值进行消噪处理sosoftd2=wthresh(d2,'s',1.823);softd3=wthresh(d3,'s',2.768);c2=[a3 softd3 softd2 softd1];s3=waverec(c2,l,'db1');subplot(2,2,4);plot(s3);grid;title('给定软阈值消噪后的信号');ftd1=wthresh(d1,'s',1.465);。
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编程实现图像增强与去噪
Matlab中为我们提供了大量的函数，以方便我们对设计的算法进行验证，方便我们进行科学研究等等。
使用Matlab处理数字图像也是相当方便的，它给我们提供了很多函数，如读取（imread）、显示（imshow）、存储（imwrite）、直方图均衡化（histeq）......，相当丰富的函数。
图像增强使用直方图均衡化方法，利用Matlab的histeq函数实现。
使用Matlab 自带函数加入椒盐噪声，分别使用低通滤波、中值滤波、同态滤波进行去噪。
下面给出Matlab代码，涉及到的函数如有不清楚的，可以在Matlab命令窗口输入help 函数名，或者doc 函数名，查看帮助。
使用本程序，请新建一个.m文件，并命名为：imenhden.m，保存，将原始的图片与此m文件都放在Matlab当前工作目录下，然后在命令窗口输入：imenhden( 'lena.png');回车即可，其中lena.png为原始图片名。
function [ ] = imenhden( fineName )%% 读入图像I = imread(fineName);figure(1);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图像');%% 直方图均衡化m = 16;H = histeq(I,m);subplot(222);imshow(H,[]);title('均衡后的图像');subplot(223);hist(double(I),m);title('直方图');subplot(224);hist(double(H),m)title('均衡后的直方图');%% 噪声与滤波figure(2)subplot(3,2,1);imshow(I);title('原图像');% 加入椒盐噪声并显示II = imnoise(I,'salt& pepper'); subplot(3,2,2);imshow(II);title('加入椒盐噪声后的图像'); % 低通滤波平滑[B,A] = butter(6,0.2,'low');J = filter(B,A,double(II)); subplot(3,2,3);imshow(J,[]);title('低通滤波平滑');% 中值滤波平滑J = medfilt2(II);subplot(3,2,4);imshow(J,[]);title('中值滤波平滑');% 同态滤波[I0,M] = imread(fineName);%I0 = II;M=[];I1 = log(double(I0)+1);I2 = fft2(I1);N=2;D0=0.05*pi;rh=0.8;r=0.5; [row,col]=size(I2);for m=1:rowfor n=1:colD1(m,n)=sqrt(m^2+n^2);H(m,n)=r+(rh/(1+(D0/D1(m,n))^(2*N))); endendI3=I2.*single(H);I4=ifft2(I3);I5=exp(I4)-1;subplot(3,2,5);imshow(I0,M);title('原图像');subplot(3,2,6);imshow(I5,M);title('同态滤波后的图像');end图1 lena原图像使用如上程序对上图lena图像进行处理，分别得到下图所示的结果：图2 图像增强——直方图均衡化图3 图像去噪效果对比图本篇文章来源于Linux公社网站() 原文链接：/Linux/2014-06/103669.htm。
(完整版)数字信号处理：用matlab实现音乐信号的滤波去噪
clear all;clc;close all;[x,fs,bit]=wavread('F:\费玉清-一剪梅00_01_23-00_01_28.wav'); x=x(:,1);% sound(x,fs);N=length(x);n=0:1/2048:1/2048*(N-1);x1=cos(6000*pi*n)+cos(10000*pi*n)+cos(16000*pi*n);x1=0.05*x1;figuresubplot(2,1,1);plot(x1);grid ontitle('余弦混叠噪声时域波形')xlabel('Time')ylabel('Magnitude')F1=fft(x1,N);w=2/N*[0:N-1];subplot(2,1,2);plot(w,abs(F1));grid ontitle('余弦混叠噪声频域波形')xlabel('Frequency')ylabel('Magnitude')y1=x'+x1;% sound(y1,fs);figuresubplot(2,1,1);plot(y1);grid ontitle('音乐信号混叠噪声的时域波形')xlabel('Time')ylabel('Magnitude')F2=fft(y1,N);subplot(2,1,2);plot(w,abs(F2));grid ontitle('音乐信号混叠噪声的频域波形')xlabel('Frequency')ylabel('Magnitude')Rp=0.5,Rs=10;[N1,Wc]=buttord(0.015,0.02,Rp,Rs);[B,A]=butter(N1,Wc);[H,W]=freqz(B,A);% Y1=filter(B,A,y1);% % sound(Y1,fs);% figure% subplot(2,1,1);plot(Y1);% grid on% title('巴特沃斯滤波后时域波形')% xlabel('Time')% ylabel('Magnitude')% F3=fft(Y1,N);% subplot(2,1,2);plot(w,abs(Y1));% title('巴特沃斯滤波后频域波形')% xlabel('Frequency')% ylabel('Magnitude')r=rand(N,1);x2=r-0.5;figuresubplot(2,1,1);plot(x2);grid ontitle('随机白噪声时域波形')xlabel('Time')ylabel('Magnitude')F3=fft(x2,N);subplot(2,1,2);plot(w,abs(F3));grid ontitle('随机白噪声频域波形')xlabel('Frequency')ylabel('Magnitude')y2=x+x2;figuresubplot(2,1,1);plot(y2);grid ontitle('混叠随机白噪声音乐信号时域波形') xlabel('Time')ylabel('Magnitude')F4=fft(y2,N);subplot(2,1,2);plot(w,abs(F4));grid ontitle('混叠随机白噪声音乐信号频域波形') xlabel('Frequency')ylabel('Magnitude')%sound(y2,fs);Y2=filter(B,A,y2);figuresubplot(2,1,1);plot(Y2);grid ontitle('巴特沃斯滤除随机白噪声后音乐信号时域波形') xlabel('Time')ylabel('Magnitude')F5=fft(Y2,N);subplot(2,1,2);plot(w,abs(F5));grid ontitle('巴特沃斯滤除随机白噪声后音乐信号频域波形') xlabel('Frequency')ylabel('Magnitude')% sound(Y2,fs);N2=33;wc=0.1*pi;hd=ideal(N2,wc);w1=blackman(N2);h1=hd.*w1';y3=conv(y1,h1);y4=conv(y2,h1);sound(y3,fs);Y3=fft(y3,N);Y4=fft(y4,N);figuresubplot(2,1,1);plot(y3);grid ontitle('布莱克曼窗滤除预先噪声后音乐信号时域波形') xlabel('Time')ylabel('Magnitude')subplot(2,1,2);plot(w,abs(Y3));grid ontitle('布莱克曼窗滤除预先噪声后音乐信号频域波形') xlabel('Frequency')ylabel('Magnitude')% sound(y4,fs);% figure% subplot(2,1,1);plot(y4);% grid on% title('布莱克曼窗滤除随机白噪声后音乐信号时域波形') % xlabel('Time')% ylabel('Magnitude')% subplot(2,1,2);plot(w,abs(Y4));% grid on% title('布莱克曼窗滤除随机白噪声后音乐信号频域波形') % xlabel('Frequency')% ylabel('Magnitude')。
Matlab技术图像去噪与去模糊方法总结
Matlab技术图像去噪与去模糊方法总结引言图像的噪声和模糊经常会影响到图像的质量和可用性。
在现实生活中，由于环境的不可控因素或图像传感器本身的限制，我们常常会面对图像存在噪声和模糊的情况。
因此，如何有效地去除图像中的噪声和模糊成为了图像处理中的重要问题。
本文将总结Matlab技术中常用的图像去噪和去模糊方法，并介绍它们的原理和应用场景。
一、图像去噪方法1. 均值滤波均值滤波是一种常见的图像去噪方法，它基于图像中的像素局部平均值来代替原始像素的值。
均值滤波器将一个像素的值设置为相邻像素的平均值，从而实现去除图像中的噪声。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波器，它在处理噪声图像时非常有效。
该方法通过使用像素值的中值来替换像素值，从而去除图像中的噪声。
中值滤波器对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去除效果。
3. 小波去噪法小波去噪法是一种基于小波变换的图像处理方法。
它将图像分解为不同尺度的子图像，并通过阈值处理去除子图像中的噪声。
小波去噪法可以有效地保留图像细节，并在去除噪声的同时保持图像的清晰度。
二、图像去模糊方法1. 维纳滤波维纳滤波是一种常用的图像去模糊方法，它通过最小化图像的噪声和失真之间的均方误差来恢复原始图像。
维纳滤波器在频域或空域中操作，可以根据图像的特点选择最适合的滤波器。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种将图像的像素强度值映射到特定范围的方法。
在去模糊处理中，直方图均衡化可以增强图像的对比度，减少图像的模糊程度。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将图像从时域转换到频域的方法。
在图像去模糊中，可以使用傅里叶变换来将图像转换到频域，然后应用滤波器来去除模糊。
三、图像去噪和去模糊方法的应用场景1. 医学影像医学影像中的噪声和模糊会影响到医生对病情的判断。
因此，图像去噪和去模糊在医学影像中具有重要意义。
例如，在CT扫描中，可以使用均值滤波和小波去噪法来去除图像中的噪声；而在MRI影像中，可以使用维纳滤波和傅里叶变换来恢复图像的清晰度和细节。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Function test1() %定义test 函数
im=imread('water.tif'); %读取一幅tif 格式的water 图像，命名为im
figure(1),imshow(im,[]) %创建图像1，用来显示刚才读取的im 图像
im=double(im); %生成矩阵im
[nx,ny]=size(im); %读取矩阵的大小，Nx 是矩阵im 的行，Ny 是矩阵的列
rand('state',0);
%为了能和作者产生相同的结果，在这里选择0，意思是在指定状态下，产生相同的随机结果
rdn=randn(nx,ny); %随机的噪声是一个和输入图像的尺寸一样大的噪声，命名为rdn
sigma1=20; %赋值令西格玛等于20
noise=sigma1.*rdn; %噪声等于20倍的rdn
imy=im+noise; %新生成的imy 图像是原图像加上噪声的图像，即imy 是含噪声图像
figure(2),imshow(imy,[]),title(num2str(sigma1));
%建立图像2，用来显示带噪声的图像imy ，标提是西格玛1的值
iteration=500; %迭代终止的值
u_old=imy; %进行初始化
tau=0.01; %系数
for n=1:iteration %迭代开始，是从1到500，步长为1，也就是迭代500次
u=u_old+tau .*(BackwardX( ForwardX(u_old))+BackwardY(ForwardY(u_old)));
%对图像求二阶偏导，公式为()()2222,,0.01f x y f x y u u old x y -⎡⎤
⎛⎫⎛⎫∂∂=+⨯+⎢⎥ ⎪ ⎪∂∂⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎣⎦
u_old=u; %将计算后得到的图像u 重新命名为u-old figure(3),imshow(u,[]),title(num2str(n)) %建立图像3，用来显示图像u ，标题为迭代次数 end %结束
end %结束
function [dx]=BackwardX(u); %定义BackwardX(u)函数
[Ny,Nx] = size(u);
%读取矩阵u 的大小,因为对行求差的时候只需要列坐标变动，所以这里行列的名字颠倒一下，这样更方便
dx = u; %令dx 和u 一样
dx(2:Ny-1,2:Nx-1)=( u(2:Ny-1,2:Nx-1)-u(2:Ny-1,1:Nx-2));
%()()()y,x ,x ,1dx u y u y x =-- 对矩阵中列求一阶偏导，即()y,x f dx x
∂=∂保留竖直方向上的差值 %1211121n y y mn a a a dx a a a ⎛⎫- ⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭
dx(:,Nx) = -u(:,Nx-1)；
%dx 中Nx 列所有元素的值都等于-u 矩阵中Nx-1列的
end %结束
function [dy]=BackwardY(u); %定义BackwardY(u)函数
[Ny,Nx] = size(u); %读取图像U 的大小
dy = u; %令dx 和u 一样
dy(2:Ny-1,2:Nx-1)=( u(2:Ny-1,2:Nx-1) - u(1:Ny-2,2:Nx-1) );
%21112,x 111,12,11,x 12,x 11x
y y y y y yx a a a a dy a a a a a a -------⎛⎫-- ⎪ ⎪= ⎪-- ⎪ ⎪⎝
⎭,()()()y,x ,1,dy u y x u y x =-- dy(Ny,:) = -u(Ny-1,:); %dy 中的Ny 行的所有元素的值都等于-u 矩阵中Ny-1行的 end %结束
function [dx]=ForwardX(u); %定义函数ForwardX(u)
[Ny,Nx] = size(u); %读取图像u 的大小
dx = zeros(Ny,Nx); %创建一个Ny 行，Nx 列的零矩阵dx
dx(1:Ny-1,1:Nx-1)=( u(1:Ny-1,2:Nx) - u(1:Ny-1,1:Nx-1) );
%121112
1n y y mn a a a dx a a a ⎛⎫- ⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭
由于dx 之前是零矩阵，所以里面的最后一列应该为零 %()()()y,x ,1,dx u y x u y x =+- end %结束
function [dy]=ForwardY(u); %定义函数ForwardY(u)
[Ny,Nx] = size(u); %读取图像U 的大小
dy = zeros(Ny,Nx); %创建一个Ny 行，Nx 列的零矩阵dx
dy(1:Ny-1,1:Nx-1)=( u(2:Ny,1:Nx-1) - u(1:Ny-1,1:Nx-1) );
%21112,x 111,12,11,x 12,x 11x y y y y y yx a a a a dy a a a a a a -------⎛⎫-- ⎪ ⎪= ⎪-- ⎪ ⎪⎝
⎭
由于初始值全为零，则dy 矩阵中的最后一行全为零 %()()()y,x ,1,dy u y x u y x =--
end %结束
程序已经读懂,但是注释的语言表达有点乱,希望老师谅解！。