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matlab
- 为图片进行添加高斯噪声均匀噪声以及椒盐噪声，并且采用a修正的均值滤波和自适应中值滤波进行除噪，并且进行除噪性能判断-Add a picture for uniform noise and Gaussian noise, salt and pepper noise, and the use of a modified mean filter and adaptive median filtering for noise removal, noise removal performance and
Filter
- 包括图像的灰度变换，laplacian锐化，中值滤波，加权中值滤波，自适应滤波，添加噪声以及图像的平滑和反色处理，图像处理效果良好-Including images of gray-scale transformation, laplacian sharpening, median filtering, the weighted median filter, adaptive filter, add noise and image smoothing and anti-color process
LMS_nois_rejection
- 最小均方自适应滤波噪声抑制，MATLAB编程，绝对好用。-Least mean square adaptive filter noise suppression, MATLAB programming, the absolute ease of use.
image_inhancement
- 基于Matlab的典型图像增强算法的源码 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波
matlab_based_adaptive_system_emulation
- 基于matlab的自适应仿真，其算法都是LMS算法，有系统辨识，噪声对消，自适应滤波器，陷波器，图像的DCT变换-adaptive emulation based on LMS,include system recognise,noise canceler,adaptive filter,dct transform
4567notch_filter
- 自适应滤波高斯滤波的平滑噪声边缘检测 -lvbo
自适应加权中值滤波算法
- 提出了一种基于相似度函数的自适应加权中值滤波算法。该方法首先通过噪声检测确定图像中的噪声点,然后 根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸,并根据相似度大小,巧妙地将滤波窗口内各个像素点自适应分 组并赋予相应的权重,最后对检测出的噪声点进行加权中值滤波。计算机模拟实验结果表明:该算法既能有效地滤除噪 声,又能较好地保护图像细节,比标准中值滤波具有更优良的滤波性能。-A similarity function based on adaptive weighted medi
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- 自适应中值滤波，对图像的椒盐噪声有很好的滤除效果，非常不错的程序-Adaptive median filter, the image of the salt and pepper noise filtering effect of a very good, very good procedures
MyDenoiseSoft
- 基于空域平滑滤波的消燥处理程序，该程序可通过界面显示方法进行不同噪声条件下的中值滤波、均值滤波、自适应滤波等方面的消除噪声实验。- the consumption smoothing dry processing based on Airspace
zishiyinglvbo
- 对一个信号添加随机噪声，之后进行自适应滤波去除噪声，参数可由用户自行输入。-Adding random noise on a signal, after the adaptive filter to remove noise, the parameter input by the user themselves.
LMS4
- 介绍了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法具有较快的收敛速度和较小的失调，并且他不受已经存在的不相关噪声的干扰。-This paper introduces a new variable step size LMS adaptive filtering algorithm. That the algorithm has a faster convergence speed and a smaller offset, and he is not already in existence ar
zishiying
- 通过均衡腐蚀和均衡膨胀的一次开运算对指定椒盐噪声强度的图像进行去噪操作，自适应选择结构元素大小的选择，包含与中值滤波效果的比较-Corrosion by a balanced expansion of an open and balanced operation of the specified strength of salt and pepper noise image denoising operation, adaptive structure element size options,
adamedianfilt
- 自适应中值滤波器的滤波方式和传统的中值滤波器一样,都使用一个矩形区域的窗口Sxy,不同的是在滤波过程中,自适应滤波器会根据一定的设定条件改变(即增加)滤窗的大小,同时当判断滤窗中心的像素是噪声时,该值用中值代替,否则不改变其当前像素值,这样用滤波器的输出来替代像素(x,y)处(即目前滤窗中心的坐标)的值。-Adaptive Median Filter for filtering methods and the same as the traditional median filter, use
LMS
- 使用LMS算法实现的自适应滤波器范例，对一个加白噪声的正弦信号滤波。并且比较不同步长的滤波器的迭代次数。-LMS algorithm using adaptive filter example, a sinusoidal signal plus white noise filter. And less synchronized long filter iterations.
Designandrealizationofadaptivenoisecancellerbasedo
- 阐述了自适应噪声抵消(ANC)技术的基本原理,基于自适应滤波器的原理,设计了自适应噪声抵消器 在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了自适应噪声抵消器的核心———LMS自适应滤波算法。在MATLAB中的Simulink下,建立了自适应噪声抵消器的模型,并通过设置不同的参数进行仿真,结果表明系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号。最后对系统进行了性能分析,给出了自适应噪声抵消系统在实际应用中选取参考信号的要求 -This paper elaborated the basic theory
lms
- 基于LMS算法的自适应滤波器的matlab程序，输入正弦信号，加入白噪声后，通过滤波器后恢复出原信号-failed to translate
zishiyingjiangzao
- 这里介绍了一种基于自适应滤波的噪声抵消法，采用归一化最小均方误差算法，采集实际噪声环境下各种不同信噪比的带噪语音样本进行降噪处理，实验结果表明，处理后信号的信噪比得到了较大程度的提高，大大改善了听音效果，具有很高的可懂度，且语音自然度好，没有失真；并与谱减法进行了比较，自适应噪声抵消法的降噪幅度比谱减法有一定提高，在听音效果上，用自适应噪声抵消法处理后的语音在清晰度，自然度方面优于谱减法。-Here a novel adaptive noise cancellation method using
单模和双模比较
- 北斗GPS双模在利用“当前”统计模型并利用kalman滤波时，其系统噪声和观测噪声未知且时变，而且加速度上下限不能自适应于未知运动规律的无人飞行器当前加速度，导致导航精度降低。该程序是相应的MATLAB仿真程序。(Beidou GPS dual mode uses the "current" statistical model and the Kalman filter. Its system noise and observation noise are unknown a
自适应滤波器
- 通过设计一个二阶加权系数自适应横向FIR滤波器，对一个加随机噪声的正弦信号实现滤波。 具体设计方案为： 1，生成标准正弦信号S 2，生成等长的随机信号N 3，生成加随机噪声的正弦信号X 4，X通过参数可调数字滤波器，输出Y 5，Y与参考信号作差得到误差E 6，E通过自适应算法调整权值W 7，用LMS算法处理噪声干扰的信号，最终实现滤波器功能(A two order weighted coefficient adaptive transverse FIR filter is des
adaptive filter
- 介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均 方 (LMS, Least Mean Squares) 、归一化 LMS(NLMS, Normalized Least Mean Squares) 和递推最小二乘 (RLS, Recursive Least Squares) 三种基本自适应算法进行了对比研究。计算机模拟仿真结果表明，这 几种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测特性。相比之下， RLS 算法 具有良好的收敛性