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白噪声滤波的MATLAB代码-ContAdapt_francis：利用神经网络与局部交互模型进行亮度计算

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简介：
本项目提供了一个基于MATLAB的白噪声滤波器代码，采用ContAdapt_francis算法结合神经网络和局部交互模型优化图像亮度处理。 白噪声MATLAB代码contAdaptTranslation在Matlab中实现了G.Francis的FACADE模型，并进行了Python翻译和扩展，增加了轮廓自适应功能。BEATS代码作为解决填充问题的一种建议方案。完整描述参见IOSS.odt文件。 代码说明如下： - Models 文件夹包含以下内容： - BEATS.py：M.Keil FACADE 类似模型的复制品 - CANNEM.py：G.Francis FACADE 类似模型的翻译和开发版本 - CANNEM_run_file.py：用于CANNEM运行的外部文件，方便访问 - dyn_norm.py：M.Keil动态标准化网络及其内部亮度检查器复制版 - Hybrid_dyn_norm....py：混合代码的发展版

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  • 白噪声滤波的MATLAB代码-ContAdapt_francis：利用神经网络与局部交互模型进行亮度计算
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    本项目提供了一个基于MATLAB的白噪声滤波器代码，采用ContAdapt_francis算法结合神经网络和局部交互模型优化图像亮度处理。 白噪声MATLAB代码contAdaptTranslation在Matlab中实现了G.Francis的FACADE模型，并进行了Python翻译和扩展，增加了轮廓自适应功能。BEATS代码作为解决填充问题的一种建议方案。完整描述参见IOSS.odt文件。 代码说明如下： - Models 文件夹包含以下内容： - BEATS.py：M.Keil FACADE 类似模型的复制品 - CANNEM.py：G.Francis FACADE 类似模型的翻译和开发版本 - CANNEM_run_file.py：用于CANNEM运行的外部文件，方便访问 - dyn_norm.py：M.Keil动态标准化网络及其内部亮度检查器复制版 - Hybrid_dyn_norm....py：混合代码的发展版
  • 【预测模型】利用BP神经网络进行短时交通流预测的Matlab代码.zip
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    本资源提供基于BP（Back Propagation）神经网络算法实现短时交通流量预测的MATLAB代码。通过优化网络结构和参数，有效提升了交通流短期预测精度，适用于智能交通系统的研究与开发。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • MATLAB OLS代码-ANN_cobweb：在蛛网模型中利用神经网络进行OLS学习的Matlab与Python代码
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    本项目提供基于MATLAB和Python的代码实现，在蛛网模型（cobweb model）框架下，使用人工神经网络(ANN)进行普通最小二乘法(OLS)回归分析的学习。 此代码库包含用于在蛛网模型中使用神经网络进行OLS学习的Matlab和Python版本。 **Matlab 版本：** - `cobweb_ANN.m` 使用具有线性激活函数的人工神经网络来模拟蛛网模型。 - `cobweb_ANN_2.m` 则利用了Sigmoid激活函数构建人工神经网络来进行同样的任务。 **Python 版本：** - `cobweb_ANN_P.py` 采用具备线性激活功能的神经网络进行学习。 - `cobweb_ANN_P_2.py` 使用具有Sigmoid激活函数的人工神经网络来完成类似的工作。 所有上述代码均依赖于两个数据文件： 1. `Shocks_var.txt`, 存储了蛛网模型中的外生冲击； 2. `w_lag.txt` 包含了蜘蛛网模型中使用的观察变量（有时也称为 w）以及外部变量。由于这些文件被各版本的程序共同使用，因此确保所有结果具有可比性。 该代码库由萨鲁纳斯·吉德纳斯于 2014 年8月创建。
  • Matlab代码金融-DupireNN：运用Dupire公式计算的神经网络局部波动率
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    Matlab代码金融-DupireNN项目利用Dupire公式和神经网络技术来高效计算金融市场中的局部波动率，适用于期权定价与风险评估。 MATLAB代码金融DupireNN的作者是Chataigner, Cousin, Crepey, Dixon 和 Gueye。如果使用此代码进行研究，请引用如下文献：A. Chataigner，S. Cousin，S. Crepey，M.F. Dixon和D.Gueye的工作文件（2020年）。以及 M.Chataigner，S.Crepey 和 M.Dixon 的文章《风险》第8卷第3期, 页码82 (特刊金融学中的机器学习)，由Thorsten Schmidt编辑(2020)。 笔记本dupireNN.ipynb 使用Dupire公式实现了神经网络局部波动性。由于GitHub的文件大小限制（每个文件最大为25MB），我们删除了该笔记本的所有输出结果，仅保留代码部分在此笔记本中展示。 另一个名为MCBacktests.ipynb 的笔记本使用Gatheral 和 Jacquier (2014) 在“无套利SVI波动率表面”一文中提出的方法来校准隐含波动率。SSVI的校准灵感来自Philipp Rindler（2020）编写的Matlab代码。 此外，该工作参考了Gatheral 和 Jacquier 的《无套利SVI波动性表面》中的MATLAB中央文献。
  • 利用神经网络进行波达方向估算
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    本研究探索了基于神经网络技术在波达方向（DOA）估计中的应用，提出了一种创新算法以提高复杂环境下的信号定位精度。 本段落提出利用径向基函数神经网络（RBFNN）来探测信号的波达方向（DOA）。模拟结果与实际情况相符。该网络具有良好的识别及泛化能力，并且设计合理。
  • 在Matlab中添加单频噪声及白噪声并进行滤波处理
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    本项目介绍如何使用MATLAB软件在信号中加入单频和白噪声，并演示了相应的滤波技术以去除这些干扰。 在MATLAB中加入单频噪声并进行滤波处理，以及添加白噪声后同样执行滤波操作。
  • 利用Chebyshev滤波器VI对含均匀白噪声的三角波信号进行滤波.vi
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    本VI程序采用Chebyshev滤波器技术，专门处理含有均匀分布白噪声的三角波信号，有效去除噪声，保留原始信号特征。 该程序使用 Chebyshev滤波器对混有均匀白噪声的三角波信号进行低通滤波处理，并对滤波前后的信号进行了频谱分析并显示结果。从图中可以看出，经过Chebyshev滤波器处理后，含有均匀白噪声的三角波信号中的噪声得到了显著抑制。
  • 【图像去噪】利用非局部均值(NLM)滤波的Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了使用MATLAB实现非局部均值（NLM）滤波器以去除图像噪声的详细代码和说明。通过此方法，可以有效降低图像中的噪声同时保持细节清晰度。 【图像去噪】基于非局部均值（NLM）滤波的图像去噪MATLAB源码 本段落档介绍了如何使用非局部均值（Non-Local Means, NLM）算法进行图像去噪，并提供了相应的MATLAB代码实现。通过这种方法，可以有效地去除噪声同时保持图像细节和结构特征。 文档内容包括： 1. 非局部均值滤波的基本原理介绍 2. MATLAB源码的详细解释与注释 3. 实验结果展示及其分析 读者可以通过学习本段落档来理解NLM算法的工作机制，并在实际项目中应用该方法解决图像去噪问题。
  • Matlab美白代码与MATnoise：利用MATLAB进行环境噪声互相关分析及相速度测量和反演
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    本研究运用MATLAB编写了美白代码并开发了MATnoise工具，用于执行环境噪声互相关的高级分析以及精确测定和逆向建模相速度。 MATLAB软件包用于执行环境噪声层析成像任务。该软件包括两个主要部分：（1）计算环境噪声互谱并测量站间相速度；（2）生成一维或二维各向同性相速图以及一维或二维方位各向异性的站间速度反转。 警告：此代码仅在使用一天中的24小时数据，并且已下采样至1Hz的情况下进行了测试。 环境噪声和相速度： a1-计算频域中垂直、径向及横向的环境噪声互相关。处理选项包括标准化与频谱增白，参照Bensen等人的方法（GJI 2007），Ekström等人提出的频率时间归一化(FTN) (GRL 2009)，以及沉等人提出的方法(BSSA 2012)。 a2-绘制时域中的经验格林函数 a3-在感兴趣的区域进行操作
  • 利用TensorFlow进行小波神经网络的实验编码
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    本项目采用TensorFlow框架进行小波神经网络的实验性编程，旨在探索该类网络在数据处理中的独特优势及其潜在应用。通过代码实现和模型训练，深入研究其性能与结构特点。 基于TensorFlow的小波神经网络实验已使用特定的测试和训练数据集在PyCharm环境中进行了论证。