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BM4D noise reduction technique

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简介：
BM4D noise reduction technique是一种先进的多维贝叶斯压缩感知算法，用于高效去除图像和视频中的噪声，同时保持细节清晰度。 BM4D图像去噪方法的代码已在Matlab和C语言中实现。它可以应用于RGB图像、视频以及多通道图像。

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  • BM4D noise reduction technique
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    BM4D noise reduction technique是一种先进的多维贝叶斯压缩感知算法，用于高效去除图像和视频中的噪声，同时保持细节清晰度。 BM4D图像去噪方法的代码已在Matlab和C语言中实现。它可以应用于RGB图像、视频以及多通道图像。
     
  • Advanced Digital Signal Processing with Emphasis on Noise Reduction
    优质
    本课程专注于数字信号处理中的噪声减少技术，深入讲解先进的算法和方法，帮助学生掌握有效的噪声抑制策略和技术。 数字信号处理（DSP）的应用非常广泛，包括多媒体技术、音频信号处理、视频信号处理、蜂窝移动通信、自适应网络管理、雷达系统、模式分析与识别、医疗信号处理、金融数据预测、人工智能、决策支持系统、控制系统以及信息搜索引擎等。
     
  • Memory Reduction
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    《Memory Reduction》是一部探讨记忆对个人及社会影响的作品，通过减少记忆的技术或手段引发读者对于遗忘与铭记之间界限的思考。 内存自动释放功能可以在定时或内存占用率达到阈值时启动，特别适合那些内存管理机制存在问题的大型游戏。
     
  • Speckle-Reduction-Master.zip
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    Speckle-Reduction-Master.zip 是一个包含多种去斑点算法的代码库，适用于医学影像、雷达图像等领域的噪声去除与图像增强。 SAR影像数据处理过程中需要用到的滤波算法包括均值滤波、Frost滤波、改进型Frost滤波（添加了阈值）以及Lee滤波（使用掩码、ENL等）。这些滤波算法的相关MATLAB封装函数源代码可以在文件中找到，无需其他依赖。若想了解如何操作，请参阅我的博客中的相关记录。
     
  • Active-Noise-Control.rar_Active Noise FX-LMS LabVIEW Control_NOI
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    这是一个使用LabVIEW软件开发的主动噪声控制系统文件包。其中包括基于LMS（最小均方）算法设计的主动降噪程序“Active Noise FX”，适用于声音处理和控制领域的研究与应用。 使用LabVIEW实现主动噪声控制多通道Fx-LMS算法，能够读取任意wav文件进行降噪处理并展示其效果。
     
  • PAPR Reduction in OFDM
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    PAPR Reduction in OFDM探讨了正交频分复用系统中峰均比降低技术的应用与优化，以提高通信系统的效率和可靠性。 这段代码是为论文《一种基于深度学习的新型 OFDM 系统 PAPR 缩减方案》编写的模拟程序，该文发表于 IEEE 通讯快报 第22卷第3期，2018年3月。 如果您使用了此代码，请引用上述论文。 关于这段代码： 共享它的目的并非提供用户友好的仿真工具，而是为了分享研究用途的实现细节。请注意，原始代码并未设计为与他人共享，并且文档记录不完整。由于论文中包含许多图表和数据，因此可能需要根据您的具体仿真环境调整超参数设置。 本段代码使用了 Tensorflow v1.15（如果您有 tensorflow v2.x 版本，则需禁用 tensorflow v2 并将所有已弃用的 tfv1 函数替换为相应的 tfv2 函数）。此代码适用于 Python 3.6 及以上版本。
     
  • Persistent Scatterer Technique in Radar Interferometry.pdf
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    本文介绍了雷达干涉测量中的持续散射体技术，探讨了该技术在地表形变监测等方面的应用及其优势。 雷达成像干涉测量技术（特别是持久散射体技术Persistent Scatterer InSAR, PS-InSAR）是一种广泛应用在遥感领域的先进技术，用于监测地表形变情况。这项技术能够提供毫米级别的精确度，适用于地震、火山活动监控以及地面沉降和建筑物变形分析等领域。 雷达成像干涉测量（Radar Interferometry）利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像对地球表面进行高精度监测。该方法通过比较同一区域在不同时间拍摄的两幅SAR影像之间的相位差异来推断地面形变情况。PS-InSAR技术是干涉测量的一种，特别适合于城市等复杂环境下的应用，通过对单一持久散射体分析获得地表变形信息。 持久散射体技术的核心在于识别图像上能够持续产生反射信号的点（即持久散射体）。这些点在不同时间拍摄的SAR影像中都能提供稳定的相位数据，从而用于精确测量地面形变。这一过程中的关键步骤是干涉图形成：这是从两个或多个SAR图像导出的相位差分布图，通过分析该图表可以揭示地表变化特征。 具体而言，PS-InSAR技术包括以下主要环节： 1. 相位差异计算: 分析两幅SAR影像以确定像素级别的相位差距，并据此反映地面的变化。 2. 差分干涉图像生成：将两次观测得到的SAR数据进行对比并形成差分干涉图，从而突出显示地表形变信息。 3. 初步评估：利用差分干涉图像对地表变形情况进行初步估计。 4. 精确估算: 采用最小二乘法等算法进一步精确计算地面变化量。 此外，在应用PS-InSAR技术时还存在改进的可能性，例如优化功能模型以提高数据处理的精度和效率。这些数学模型对于解释形变信息至关重要，并有助于我们更好地理解地表变化过程。 由于其全天候、不受天气影响的特点，PS-InSAR技术支持连续的地表变形监测，在地质灾害预警与环境监控方面具有重要价值。 本书作为介绍这一技术的专业书籍，内容涵盖了理论基础、图像处理方法、实际应用以及案例分析等多个层面。除了提供详尽的技术指南外，还包含大量实例研究资料，使之成为雷达成像干涉测量领域的权威参考文献之一。作者BERT M.KAMPES是德国航天中心（DLR）的专家，在推动PS-InSAR技术进步方面作出了重要贡献。 该书适用于从事遥感、地理信息系统(GIS)、地球物理和环境科学等领域工作的研究人员与学者，同时也适合相关领域工程技术人员使用。无论是初学者还是资深研究者都能从中获益良多。 书籍由Springer出版发行，并采用高质量的纸张印刷，确保了良好的阅读体验。全书受版权保护，未经许可不得复制或传播（但允许为特定计算机系统目的而使用的例外情况除外）。 总的来说，PS-InSAR技术在遥感领域的重要性不容忽视，它不仅提升了我们对地表形变监测的能力，并且也为地质灾害预防和应对提供了强有力的技术支持。随着该领域的不断进步与发展，这项技术的应用范围与精确度将进一步扩大提升，在地球科学研究及灾害管理方面发挥更大的作用。
     
  • BM4D视频降噪Matlab工具箱
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    BM4D视频降噪Matlab工具箱是一款高效的视频去噪软件包，采用先进的BM4D算法进行多维非局部协作滤波处理，适用于各类视频噪声去除场景。 BM4D（Block Matching and 3D Filter）是一种先进的视频去噪算法，在MATLAB环境中得到了广泛应用。该工具箱专为视频预处理设计，旨在去除噪声、提升视频质量，并为后续的目标检测与追踪等分析任务提供更理想的输入条件。 1. **BM4D算法原理**： BM4D算法基于块匹配和三维滤波的思路。首先将视频帧分割成小二维块，在相邻帧之间寻找相似块并构建一个三维滤波器来消除噪声。这种方法利用了空间与时间上的冗余信息，能够有效保留图像细节的同时抑制噪声。 2. **核心函数解析**： - **bm4d.m**：实现BM4D去噪的核心函数，包含算法的主要逻辑，如块匹配、三维重建和滤波步骤。 - **demo_denoising.m**：用于展示如何使用BM4D工具箱对视频进行去噪处理的演示脚本。用户可以通过运行这个脚本来快速了解算法的效果。 - **demo_reconstruction.m**：可能涉及视频帧重构过程，以显示经过去噪后的视频帧是如何恢复到原始流中的。 - **sampling.m**：可能是关于视频采样或降采样的函数，用于调整视频帧率或处理不完整数据。 - **ssim_index3d.m**：结构相似度指数（SSIM）是一个衡量图像质量的指标，此函数可能用来评估去噪后的视频与原视频之间的相似性。 - **visualizeXsect.m**：可能是用于可视化切片或特定时间轴上的视频帧的函数，帮助用户直观理解去噪结果。 - **constantsSparseTraj3D.m**：涉及三维轨迹常量设置，用于跟踪或分析视频中的运动物体。 - **dct3.m和idct3.m**：离散余弦变换（DCT）及其逆变换用于图像和视频的压缩与解压，在去噪过程中可能被用来执行变域操作。 - **msfft2.m**：多尺度傅立叶变换，可能用于分析不同频率成分以辅助去噪过程。 3. **应用场景**： BM4D工具箱广泛应用于需要处理噪声污染严重的视频场景中。通过去除干扰因素，它能够改善视觉效果，并提高目标检测、运动估计及视频编码等后续任务的准确性。 4. **使用步骤**： - 导入待处理的视频数据。 - 使用bm4d.m函数对视频进行去噪处理。 - 可选地，利用sampling.m调整采样率或管理不完整数据。 - 运行demo_denoising.m或demo_reconstruction.m查看去噪效果。 - 通过ssim_index3d.m评估去噪前后图像质量的变化情况。 - 使用visualizeXsect.m可视化特定时间切片的结果以直观展示处理成效。 - 对于更复杂的视频分析需求，可以结合其他函数进行深入探索。 5. **优化与改进**： 用户可根据实际需要调整BM4D算法的参数（如块大小、匹配距离等），以便达到最佳去噪效果。此外，还可以考虑与其他技术相结合使用以进一步提升性能，例如非局部均值去噪（NLMeans）、自适应块匹配滤波（ABMF）等。 通过理解和应用这个BM4D视频去噪MATLAB工具箱，用户可以有效地解决视频噪声问题，并为后续的计算机视觉任务奠定坚实的基础。
     
  • Gear Noise and Vibrations
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    Gear Noise and Vibrations探讨了齿轮系统中噪音和振动产生的机理、评估方法及减缓策略，旨在提高机械装置的性能与寿命。 Since the first edition, there have been many changes in the equipment available for measurements. The growing interest in Transmission Error measurement has led to numerous approaches that are not always clearly described. Each author tends to highlight the advantages of their approach but rarely mentions corresponding disadvantages, so I have attempted to compare different systems. A range of new issues from industry has generated some interesting additional topics. I have also added discussions on less common yet puzzling topics such as high contact ratio gears which are increasingly being used to reduce noise. Testing procedures are discussed in more detail along with practical problems and a slightly extended description of potential failures and their relationship, or lack thereof, to noise issues. I hope that few errors or mistakes have crept into the book but if readers discover any, I would be very grateful if they could inform me (e-mail: jds1002@eng.cam.ac.uk).
     
  • Speech Shape Noise (SSN)
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    Speech Shape Noise (SSN)是一种音频处理技术，专注于通过分析语音信号的形状来减少背景噪音，提高语音清晰度和通信质量。 SSN（Speech Shape Noise）是一种在语音处理及信号处理领域常见的合成噪声类型。它主要用于模拟实际语音中的非言语成分，如呼吸声、喉咙振动以及环境噪音等，并对整体语音的自然性和可理解性产生影响。进行语音识别、降噪或增强研究时，通常使用SSN来测试算法在复杂背景噪声下的性能。 Matlab是一种广泛使用的编程语言和数值计算平台，在科学计算及工程分析等领域应用广泛。利用Matlab合成SSN可以让研究人员根据需求自定义噪声特性，如类型、频率成分以及强度分布等，并创建各种复杂的噪音场景。 压缩包文件“SSN_speech_shape_noise”可能包含以下内容： 1. **源代码**：通常是一系列.m文件，包括用于生成SSN的Matlab脚本或函数。这些代码涉及随机噪声序列的生成和调整、以匹配实际语音环境，并与原始语音信号进行混合等功能。 2. **示例数据**：预录制纯净语音样本可能包含其中，以便于它们与合成SSN混合并创建含有噪音的声音信号。 3. **说明文档**：可能是.md或.txt文件的形式，提供关于如何运行代码、调整参数以及预期输出的详细信息。 4. **结果示例**：包括生成SSN波形图和频谱图以可视化噪声特性在内的内容可能包含在内。 使用Matlab合成SSN的过程大致如下： 1. **定义噪声参数**：根据实验需求，设置噪声类型（如白噪音、粉红噪音或高斯噪音）、强度及频率范围等。 2. **生成噪声序列**：利用Matlab内置函数（例如`randn`或`pinknoise`）创建相应的随机噪声序列。 3. **混合信号**：将合成的噪声与原始语音以一定比例相加，形成包含背景噪音的声音样本。 4. **参数调整**：根据实验结果反复调节噪声参数直至达到理想的测试环境条件。 5. **保存和分析**：把生成的SSN文件（如WAV格式）进行存储，并使用Matlab或其他工具进一步评估。 通过这种方式，在可控条件下，研究者可以优化语音处理算法以提高其在实际应用中的性能。此外，“用于学术交流”的说明提示该代码可能涉及版权问题，仅限于非商业用途。