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Matlab-tensor去噪代码：实现基于凸优化的张量分解（已完成/去噪）

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简介：
本项目提供了一套使用MATLAB编写的代码，用于执行基于凸优化理论的张量降噪处理和张量分解。该方法能够有效去除噪声，恢复原始数据结构，并已在多项实验中验证其优越性能。 这段文字描述了一个用于基于凸优化的张量分解（补全/去噪）的Matlab代码库。该代码库经过更新后更为简洁、清晰，不过文档相对较少。可以参考作者早期的工作内容。

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  • Matlab-tensor去噪代码：实现基于凸优化的张量分解（已完成/去噪）
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    本项目提供了一套使用MATLAB编写的代码，用于执行基于凸优化理论的张量降噪处理和张量分解。该方法能够有效去除噪声，恢复原始数据结构，并已在多项实验中验证其优越性能。 这段文字描述了一个用于基于凸优化的张量分解（补全/去噪）的Matlab代码库。该代码库经过更新后更为简洁、清晰，不过文档相对较少。可以参考作者早期的工作内容。
     
  • MATLAB去噪代码-TV_L1_ADMM去噪方法
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    本项目提供基于TV-L1模型的ADMM算法实现，用于图像去噪处理。通过最小化L1范数下的总变差，有效去除噪声并保持图像细节。 去噪声代码使用Matlab通过ADMM进行TV-L1去噪，“用于总变化量降噪的交替方向方法”，发表于arxiv, 2014年，在编码环境中使用的是Matlab R2016b版本。主要文件包括：main（测试您的图像），TV_L1_ADMM（实现ADMM算法），以及TV_L1_DENOISING（关于该算法的具体描述）。
     
  • 基于MATLAB的小波阈值去噪代码-wdenoise：实现小波去噪功能
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    本资源提供了一款基于MATLAB开发的小波阈值去噪工具wdenoise，能够有效去除信号中的噪声，适用于多种信号处理场景。 小波阈值去噪在MATLAB中的实现使用了瓦迪诺斯的经验贝叶斯阈值和其他多种阈值方法。WDenoise对象及其参数与函数的示例代码包括：wdenoise（EBayesThresh）；另一个示例为wdenoise，还有一个例子展示了如何结合EBayesThresh和Visushrink进行图像去噪。 经验贝叶斯阈值法最初由Bernard W. Silverman和Ludger Evers开发，并且芝加哥大学统计系的Kan Xu、Peter Carbonetto及Matthew Stephens对其进行了扩展。MATLAB版本的小波消噪代码则由A.ANTONIADIS，M.JENSEN，I.JOHNSONE以及BWSILVERMAN编写。 本存储库中的所有源代码均根据GNU通用公共许可证3.0进行许可使用。
     
  • 基于三维矩阵的张量SVD分解实现图像去噪-SVD.rar
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    本资源提供了一种利用三维矩阵和张量奇异值分解（SVD）技术进行图像降噪的方法。通过下载提供的代码包，用户可以深入理解并应用该算法处理各种噪声污染的图像，提高图像质量。此方法在计算机视觉领域具有广泛的应用前景。 张量（三维矩阵）奇异值分解即SVD分解可以用于图像去噪。这是最新的流行算法之一。相关的代码应该是无错误的。
     
  • MATLAB去噪代码-RED: 通过正则化实现降噪 RED
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    MATLAB去噪代码-RED提供了一种基于正则化的有效方法来减少信号或图像中的噪声。该工具利用RED算法，增强数据的质量和清晰度，适用于科研与工程领域。 该代码演示了Y. Romano, M. Elad 和 P. Milanfar 在《SIAM影像科学杂志》上发表的图像恢复实验（版本1.0.0）。这些实验在Windows 7、Windows 10以及Matlab R2016a环境中进行了测试。这不是Google的官方产品。 快速开始指南： - 克隆或下载此存储库。 - 下载TNRD降噪的轻量级版本，文件名为tnrd_denoising.zip（包含七个文件）并解压缩至YOUR_LOCAL_PATH/RED/tnrd_denoising 文件夹中。 - 下载测试图像，并将这些图片复制到YOUR_LOCAL_PATH/RED/test_images 的文件夹内。 - 在Matlab环境中打开此项目，使用cd命令更改当前工作目录为 YOUR_LOCAL_PATH/RED。 - 在Matlab的命令窗口输入>>main来开始演示。 所需第三方软件组件： 该代码采用了名为TNRD的图像去噪算法。有关详细信息，请参考Chen Yunjin Chen 和 Thomas Pock 的相关描述。
     
  • Matlab去噪代码-MWCNN图像去噪技术
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    本项目采用MWCNN算法实现图像去噪功能。通过多分支卷积神经网络结构优化，有效去除噪声同时保留图像细节，提高视觉效果和清晰度。适用于各类含噪图像处理场景。 去噪声代码matlab MWCNN图像降噪Pytorch中多级小波-CNN图像复原的实现 Matlab代码：引文：刘鹏举，等。“用于图像复原的多级小波-CNN”。IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议记录。2018。 教程安装正确的环境： - 使用conda创建environment.yml - conda激活EE367 - cd ./pytorch_wavelets - 点击安装。 - cd ../（返回项目根目录） - python runMe.py （可选）使用jupyter笔记本签出runMe.ipynb 输出图像应保存到experiments/（model）/images/test_images文件夹中。 笔记： 如果遇到内存不足错误或被杀死9，则可能需要将每个args的runMe.py中的“n”值更改为1000。 去做修复数据加载代码，以便我们不会淹没系统内存来编写补丁。不要将修补程序加载到系统内存中，只需加载文件名，然后按照DataLoader的查询读取它们。
     
  • 基于Matlab的小波去噪代码
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    本项目提供了一套基于Matlab环境下的小波变换去噪代码，旨在帮助用户有效去除信号中的噪声。通过选择合适的分解层数和阈值方法，能够优化图像或声音的质量。 小波去噪的MATLAB代码欢迎下载使用。
     
  • 基于Matlab的曲波去噪代码
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    本代码利用Matlab实现曲波变换进行信号去噪处理，适用于音频和图像等领域，有效去除噪声同时保持信号特征。 曲波去噪方法包括软阈值、硬阈值以及软硬折中的参数选择方式。
     
  • 基于MATLAB的小波去噪代码
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    本项目提供了一套利用MATLAB实现小波变换进行信号去噪的代码资源。通过选择合适的分解层数和阈值方法，有效去除噪声，保留信号的关键特征。适合于音频、图像等领域中的数据预处理研究。 小波去噪的MATLAB代码可以用于处理信号或图像中的噪声问题，提高数据质量。这些代码通常包括选择合适的分解级别、选用适当的小波类型以及设定阈值等步骤来实现有效的去噪效果。编写这样的程序时需要对小波变换原理有一定的理解，并且熟悉MATLAB编程环境及其相关函数库的应用。
     
  • 【信号去噪】利用奇异值分解的信号去噪Matlab代码.md
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    本文档提供了一套基于奇异值分解(SVD)技术进行信号去噪的MATLAB实现代码。通过SVD方法有效去除信号中的噪声，保留信号的关键特征信息，适用于各种信号处理应用场景。 【信号去噪】基于奇异分解信号去噪的MATLAB源码 本段落档提供了使用奇异值分解（SVD）方法进行信号去噪的MATLAB实现代码。通过利用矩阵理论中的奇异值分解技术，可以有效地从噪声中提取出纯净的信号成分，适用于多种类型的信号处理应用场景。 文档内容包括： - SVD原理简介 - 用于信号去噪的具体算法流程说明 - MATLAB源码示例及注释解释 - 实验结果展示与分析 该方法在去除随机高斯白噪声方面表现良好，并且具有较高的计算效率，适合于实际工程应用中的快速原型开发。