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可下载的流行降噪算法代码及相关文档。

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简介：
该文件详细列出了当前广泛应用的各类降噪算法的代码下载链接以及相对应的技术文档链接，用户可自由进行下载。其中涵盖了诸如NLM、BM3D、KSVD等经典的传统降噪算法，同时也包含了DnCNN、WaveletCNN等近年来新兴的深度学习算法。此外，该文件还记录了各种相关测试数据集的下载地址，以供用户方便地获取和使用。

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  • 热门降噪算法代码与相关文档的下载地址
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    本资源包含热门噪声抑制算法的源代码及详细说明文档，适用于音频处理和语音识别等领域研究者和技术爱好者。 该文件记载了目前各种流行降噪算法的代码下载地址及对应的文档地址，可以自由下载；包含NLM、BM3D、KSVD等传统常规算法以及DnCNN、WaveletCNN等新的深度学习算法，并且记录了相应测试数据集的下载地址供自由使用。
     
  • 官网可下载的VTM代码算法文档
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    本页面提供VTM（Versatile Video Coding Test Model）官方代码及详尽算法文档的免费下载服务，帮助用户深入理解视频编解码技术。 之前找了半天，在https://jvet.hhi.fraunhofer.de/下载后上传于此。
     
  • SLAM算法及相关文档
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    SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法是指机器人在未知环境中通过传感器数据同时完成定位和地图构建的技术。本文档深入探讨了SLAM的基本原理、常用方法及最新进展，适用于科研人员与工程师参考学习。 SLAM地图构建与定位算法包含卡尔曼滤波和粒子滤波器的程序文档合集（共37篇），以及基于MATLAB的源代码。此外，还有一个国外开发的单目视觉SLAM程序，使用角点检测技术，并在VS2003平台上进行开发。该程序包设计了一个利用Visual C++编写的基于EKF的SLAM仿真器。Joan Solà编写了有关数据关联的SLAM算法文档，提供了一套6自由度扩展卡尔曼滤波slam算法工具包。实时定位与建图（SLAM）使用激光传感器采集周围环境信息，并通过概率机器人方法利用卡尔曼滤波器实现地图创建和实时定位功能。此外，还介绍了一个新的机器人地图创建算法DP-SLAM及其源程序。
     
  • 使用MATLAB计算环境噪声互相关及测量和反转相速度图_Q代码及相关文件下载
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    本资源提供利用MATLAB进行环境噪声互相关的计算方法与测量，并生成反转相速度图的Q代码及相关文件的下载，适用于科研与工程应用。 用于执行环境噪声断层扫描的 MATLAB 软件包包含两个主要部分：（1）计算环境噪声交叉谱，并测量站间相速度；（2）反演 1D 或 2D 各向同性相速图和 1D 或 2D 方位各向异性的站间速度。 第一部分涉及环境噪声及相速度的处理，包括以下步骤： - 计算频域中的环境噪声互相关，涵盖垂直、径向和横向数据。 - 处理选项：采用 Bensen 等人（2007）的方法进行归一化和光谱白化；或者使用 Ekström 等人（2009）的频率时间归一化方法。在互相关之前，地震图会经过简单的预过滤处理。 详细信息及使用说明请参考软件包内的 README 文件。
     
  • BM3D.rar_BM3D降噪代码_BM3D降噪算法_改进版_pudn_crossifw_millvfy
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    本资源包含BM3D降噪算法的代码及改进版本，适用于图像处理中的噪声去除，有助于提高图像质量。下载后请自行解压查看。 BM3D（Block Matching and 3D filtering）是一种在图像处理领域广泛应用的去噪算法，在去除高斯噪声方面表现出色。“BM3D.rar”压缩包包含了一个优化后的BM3D降噪代码实现，它显著缩短了运行时间，使得实际应用中更加高效。 该算法的核心思想是基于块匹配和三维滤波。首先将图像分割成一系列小的、相同的大小的块。然后通过比较这些块之间的相似性找到相似的块对，并组成一个三维数组或“堆栈”。接着利用这些堆栈进行协同过滤，即在三维空间中寻找并执行滤波操作，以消除噪声同时尽可能保留图像边缘和细节。 在这个优化版本中，可能采用了以下技术来提高效率： 1. **并行计算**：使用多核处理器或者GPU的并行计算能力分配任务到多个核心上加快运算速度。 2. **数据预处理**：预先处理图像数据减少不必要的计算，如通过快速近似方法筛选出相似块。 3. **智能匹配策略**：改进块匹配算法快速找到相似块以减少时间消耗。 4. **更有效的滤波器**：设计了更高效的滤波器，例如使用更小的步长或简单的模式降低复杂度。 5. **内存管理优化**：优化内存访问模式减少数据读取和写入的时间。 代码可能经过多次迭代和优化。在实际应用中需要注意以下几点： - **输入输出格式**：确保理解代码的输入与输出格式，通常以灰度图像或RGB三通道为输入，去噪后的图像是输出。 - **参数调整**：根据具体应用场景调整BM3D算法中的块大小、阈值等可调参数影响最终效果。 - **性能评估**：使用标准指标如PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）来衡量降噪质量。 - **兼容性**：确认代码是否与当前开发环境兼容，包括编程语言版本、编译器和其他依赖库。 “BM3D.rar”压缩包提供了一种经过优化的BM3D降噪算法实现。对于需要处理大量图像数据的应用场景如图像分析或计算机视觉应用等，能够提高工作效率同时保持良好的图像恢复质量。掌握这种优化后的BM3D算法对IT专业人士来说非常有益。
     
  • BM3D去噪算法及原论文下载
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    本资源提供BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）图像去噪算法详细介绍及其经典论文的免费下载，适合研究与学习使用。 通过稀疏三维变换域协作滤波进行图像去噪，该方法具有良好的去噪效果和鲁棒性。
     
  • Arduino用ACS712电流传感器库_C++代码及相关文件下载
    优质
    本资源提供基于Arduino平台的ACS712电流传感器C++代码及配套文件的下载。该库简化了电流测量应用开发流程，适用于电子制作与科研项目。 这是一个用于与ACS712霍尔效应线性模拟电流传感器交互的Arduino库。它支持直流和RMS交流电流测量，并适用于多种类型的ACS712传感器（如ACS712-05B、ACS712-20A和ACS712-30A）。典型应用包括电机控制、负载检测与管理、开关模式电源以及过流故障保护。 由于模拟传感器的精度加上Arduino内置ADC的低分辨率，难以进行精确电流测量。因此，该传感器更适合于检测电流的存在并大致估计其量级，而不适合需要高精度的应用场景。对于更准确的测量结果，请考虑使用如Adafruit INA219这样的数字传感器。 欲详细了解此库的功能和用法，请查阅README.md文件中的说明。
     
  • 梯度下降算法的代码与详解_梯度下降算法_梯度下降MATLAB_
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    本资源深入解析梯度下降算法原理，并提供详细代码示例及其在MATLAB中的实现方法，适合初学者快速掌握优化模型参数的核心技术。 梯度下降算法的代码及详细解释使用MATLAB编程可以提供一种有效的方法来实现机器学习中的优化问题。通过逐步迭代调整参数值以最小化目标函数（如损失函数），这种方法能够帮助找到模型的最佳参数设置。 在编写梯度下降的MATLAB代码时，首先需要定义要优化的目标函数及其对应的梯度表达式；接下来根据选定的学习率和初始参数值开始进行迭代更新直至满足预设的停止条件。整个过程需注意学习率的选择对收敛速度及稳定性的影响，并且可能还需要考虑一些额外的技术（例如动量或自适应学习率）来提升性能。 此外，理解每一步代码背后的数学原理对于正确实现梯度下降算法至关重要。因此，在编写和调试相关程序时应确保充分掌握所涉及的基础理论知识。
     
  • 关于PDE图像降噪程序及其报告文档
    优质
    本简介提供了一种基于偏微分方程(PDE)的图像降噪算法及其实现代码，并附有详细的实验结果与分析报告。 该压缩文件包含基于偏微分方程（PDE）的数字图像降噪代码及一份课程设计报告文档。代码功能完整可用，报告格式规范。 本设计主要研究数字图像处理中的一个重要分支——数字图像复原。对于一幅给定的模糊或含有噪声的图像，通过使用图像增强和图像复原技术来改善其质量。 本段落采用的核心算法是基于偏微分方程（PDE）的图像处理方法。该方法的基本思想是在连续数学模型的基础上，按照某一规定的偏微分方程变化，最终得到的结果就是经过处理后的图像。为了评估一幅经压缩后与原始图像相比的质量好坏，我们使用峰值信噪比（PSNR）作为参考指标。 最后，在理论解析基础上，通过MATLAB工具实现算法的仿真运算，并得出图像复原的效果以验证该方法的有效性和可行性。