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Mini-BLP-LPLQ：基于包络谱定义准则的盲去卷积MATLAB代码- MATLAB开发

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简介：
Mini-BLP-LPLQ是一款用于实现盲去卷积的MATLAB工具箱，采用独特的包络谱定义准则优化算法。适用于信号处理和通信系统中的频响估计与恢复任务。 这是一个基于包络谱定义的准则的盲反卷积的Matlab代码。该方法从信号包络谱中提取重复瞬态循环平稳性特征。这是刘鹤编码的工作内容，作为其在西南交通大学攻读博士学位期间的研究成果之一，并已发表于《Journal of Signal Processing》期刊上。如果使用此代码进行研究工作，则应引用Liu He（2020）的“Mini-blp-lplq”研究成果。

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  • Mini-BLP-LPLQ：基于包络谱定义准则的盲去卷积MATLAB代码- MATLAB开发
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    Mini-BLP-LPLQ是一款用于实现盲去卷积的MATLAB工具箱，采用独特的包络谱定义准则优化算法。适用于信号处理和通信系统中的频响估计与恢复任务。 这是一个基于包络谱定义的准则的盲反卷积的Matlab代码。该方法从信号包络谱中提取重复瞬态循环平稳性特征。这是刘鹤编码的工作内容，作为其在西南交通大学攻读博士学位期间的研究成果之一，并已发表于《Journal of Signal Processing》期刊上。如果使用此代码进行研究工作，则应引用Liu He（2020）的“Mini-blp-lplq”研究成果。
  • 盲去卷积
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    《盲去卷积》是一篇探讨图像处理技术的文章，提出了一种无需先验知识即可恢复清晰图像的方法，适用于多种模糊情况下的图像修复。 Matlab代码实现盲去卷积（blind-deconvolution）。
  • Matlab实例含代码-SelfDeblur:基于深度先验的神经盲去卷积(CVPR2020)
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    SelfDeblur是CVPR 2020上提出的一种基于深度学习的图像盲去卷积方法，通过利用深度先验信息进行模糊图像恢复。本项目提供了Matlab代码及实例，便于研究和应用。 在许多实际应用中，盲反卷积是一个经典但具有挑战性的低级视觉问题。传统方法通常采用最大后验（MAP）框架，并依赖于固定的、手工设计的先验知识来表征清晰图像和模糊内核，这种做法往往不足以准确捕捉复杂情况下的特征。此外，这些方法经常使用专门设计的交替最小化算法以避免陷入次优解。 相比之下，现有的深度学习去模糊网络能够从大量训练数据中学习到映射关系，用于生成干净图像或估计模糊内核；然而，在处理各种复杂的大型尺寸模糊内核时仍存在局限性。基于深度图先验（DIP）的启发，本段落提出了一种新的方法——SelfDeblur，它包含两个生成网络分别建模清晰图像和模糊卷积核的深层结构，并提供了一个无约束神经优化方案来解决盲反卷积问题。 实验表明，在基准数据集及真实世界中的模糊图片上进行测试时，该算法相较于现有最先进的盲去卷积方法表现出显著的优势。在视觉效果方面也更为合理。为了使用SelfDeblur，需要安装Python3.6和PyTorch>=0.4，并且还需要opencv-python、tqdm等库的支持；计算环境建议为Ubuntu16.04系统搭配NVIDIA TITAN V显卡以及cuda-10.0与cuDNNv7.5。
  • 基于维纳滤波与盲去卷积的图像恢复（MATLAB）
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    本研究利用MATLAB平台，结合维纳滤波和盲去卷积技术，提出了一种有效的图像复原方法，旨在去除模糊并提升图像清晰度。 维纳滤波和盲去卷积算法可用于图像复原，在MATLAB中有相应的实现方法。
  • matlab-blinddeconv.rar_图像盲去卷积_模糊核估算
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    本资源包提供了一种基于MATLAB实现的图像盲去卷积算法，用于解决图像模糊问题。其中包括了对模糊核进行估计的相关代码和示例数据，便于研究与应用开发。 盲去卷积能够实现图像的高分辨率恢复，并准确估计模糊核。
  • 基于盲去卷积的图像恢复程序
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    本程序采用先进的盲去卷积算法，有效解决图像模糊和退化问题，通过优化处理技术显著提升图像清晰度与细节表现。 基于盲去卷积原理的图像复原程序代码采用了露西-理查德森算法，这是一种非线性方法，在图像复原领域具有独特优势。与维纳滤波等直接型算法相比，露西-理查德森算法通过使用非线性迭代技术提升了计算效率和性能表现。
  • 同态反卷积的倒谱分析-MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB进行同态反卷积和倒谱分析，旨在深入研究信号处理中的语音增强技术，适用于音频工程与通信领域。 在人类语音中，有两种声音类型可以构成我们的单词：浊音和清音。对于浊音部分，我们喉咙的作用类似于传递函数；元音就属于这一类别。另一方面，清音描述了类似噪声的语音成分，这些是通过口腔中的舌头等器官发出的声音，比如“f”、“s”以及“th”。在进行计算倒谱之后，通常我们会选择提升（即，在倒谱域中放大）该信号。当我们处理语言时，实际上是在将传递函数和激励信号分开：传递函数往往以图的开始部分陡峭的斜线形式出现；而激励则表现为大约3到9毫秒后的周期性峰值呈现。
  • 基于卷积神经网络的盲高斯噪声去除方法
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的方法，专门用于有效去除图像中的盲高斯噪声，显著提升图像质量。 这篇论文的Matlab版本源码主要利用残差网络学习来实现盲高斯噪声去除。
  • 基于MATLAB的Viterbi卷积译码代码
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    本项目采用MATLAB语言编写，实现了Viterbi算法用于解码卷积编码信号。通过该代码可以有效进行误码纠正，适用于通信系统中的可靠数据传输研究与应用。 Viterbi译码用于实现卷积2.1.7的MATLAB仿真，能够达到误码率为e-6的效果。