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speech_enhancement
- 自己编写的用谱相减，最小均方和维纳滤波实现语音增强的matlab文件-themselves with the preparation of spectral subtraction, the minimum mean square Wiener filtering and enhanced voice document Matlab
wewina
- matlab 仿真数字信号处理，实现维纳滤波。-Matlab simulation of digital signal processing, and Wiener filter.
weina
- 维纳滤波的MATLAB实现，用于随机信号处理的算法演示！-Wiener filter MATLAB for random signal processing algorithm demo!
winner
- 维纳滤波程序,本程序用matlab 实现仿真,比较了维纳滤波和逆滤波的图像效果
维纳滤波
- MATLAB 维纳滤波器的MATLAB实现最优滤波
逆滤波维纳滤波Matlab实现
- 简单的逆滤波维纳滤波Matlab实现，图像恢复效果还不错的！！
维纳滤波处理 Wiena filter
- 该程序用来对图像进行维纳滤波复原操作处理，用MATLAB实现
WeinaFilter_1.rar
- 自适应维纳滤波器在matlab中的实现，改进版,weina Filter advanced
wiener
- 维纳滤波的四个实现 包括文档和matlab代码，对原理阐释的十分详尽-Wiener filtering of the four to achieve, including documents and matlab code, very detailed explanation of the principles of
200930310135
- 是图像修复，利用维纳滤波的方法实现的图像复原，自己编的程序-Image restoration
mydspexp1_bsdu
- 用matlab写的维纳滤波，最陡下降法的实现例程。-Matlab written by Wiener filtering, the steepest descent method to achieve routine.
用matlab编的语音增强的程序
- 用matlab编的语音增强的一个程序，是用维纳滤波实现的，-Matlab made use of a speech enhancement procedure, Wiener filter is used to achieve,
weinaFilter_2
- 维纳滤波器在matlab中实现的源程序-weinaFilter
WienerScalart
- 一个非常优秀的维纳滤波去噪的改进算法的matlab实现。 代码内有详细注释。适合初学者。-An algorithm for wiener scalart. write by matlab.
suiji1
- 不同信噪比噪音的维纳滤波程序，matlab实现-Different signal to noise ratio of noise Wiener filtering procedures, matlab implementation
WienerFilter
- matlab实现维纳滤波,原创编译运行通过，下载即可直接使用。-Wiener filter implementation matlab, run by the original compiler, download it directly.
matlab
- 通过matlab实现图像的逆滤波、维纳滤波的方法，效果还不错，很简单-Through matlab image inverse filtering, wiener filtering method, the effect is good, very simple
weinalvbo
- 自编维纳滤波实现运动模糊图像的恢复与matlab自带的维纳滤波函数实现复原对比-Using Wiener filter to achieve the restoration of motion-blurred images and MATLAB with Wiener filtering function restoration contrast
matlab实现语音增强
- 本程序包括用维纳滤波和卡尔曼滤波两种方法实现去噪，以实现语音增强。音频文件为wav格式，采样率44100。噪声为高斯白噪声样本。
Kalman
- 对于一个含有明显噪声的心电信号进行卡尔曼滤波处理，最大程度地 “还原”信号，达到去除噪声的目的。卡尔曼滤波（看成维纳滤波的一种实现方法）的特点如下： a) 是根据上一状态的估计值X(n-1)和当前状态的观测值Z(n)推出当前状态的估计值X(n)的滤波方法,不需要用过去的全部观测值。 b) 它是用状态方程和递推方法进行估计的，因而卡尔曼滤波对信号的平稳性和时不变性不做要求。 c) 使用全部观测值保证平稳性。(Kalman in matlab,if you need it,please dow