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信號噪聲

  • MT-003 了解SINAD、ENOB、SNR、THD、THD + N、SFDR，不在噪底中迷失

    用于定量表示ADC動態(tài)性能的常用指標有六個，分別是：SINAD(信納比)、ENOB(有效位 數(shù))、SNR(信噪比)、THD(總諧波失真)、THD + N(總諧波失真加噪聲)和SFDR(無雜散動態(tài) 范圍)

    標簽： THD SINAD ENOB SFDR

    上傳時間： 2014-01-22

    上傳用戶：魚哥哥你好

  • 基于仿生小波變換和模糊推理的語音降噪算法研究

    提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號進行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應算法對帶噪聲語音信號進行降噪處理，最終實現(xiàn)語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結果表明，該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。

    標簽： 仿生 小波變換 模糊推理 語音降噪

    上傳時間： 2013-10-14

    上傳用戶：戀天使569

  • 基于NSCT域各向異性雙變量萎縮圖像去噪

    提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關系，同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征，基于這種統(tǒng)計模型，文中先推導出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計將這種新的閾值收縮函數(shù)應用于NSCT域，實驗結果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能夠有效地去除圖像的高斯噪聲，提高了圖像的峰值信噪比；并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細節(jié)信息，從而明顯改善了圖像的視覺效果。

    標簽： NSCT 變量 圖像去噪

    上傳時間： 2013-10-23

    上傳用戶：thuyenvinh

  • 基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

    為了提高圖像去噪效果，提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進行循環(huán)平移，使用Contourlet域HMT模型對平移后的圖像進行降噪處理，然后將降噪后的圖像進行循環(huán)反平移，最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進行平均處理，以減少去噪后圖像的失真。實驗結果表明，該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比，而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。

    標簽： Contourlet Spinning Cycle HMT

    上傳時間： 2014-12-23

    上傳用戶：ddddddos

  • 這是一個語音降噪的綜述

    這是一個語音降噪的綜述，其中包含了在較低信噪比條件下實現(xiàn)語音降噪的功能的理論

    標簽： 語音降噪

    上傳時間： 2015-11-18

    上傳用戶：1966640071

  • 譜減法是一種比較簡單的語音降噪的方法

    譜減法是一種比較簡單的語音降噪的方法，在語音信號具有較高的信噪比的情況下具有良好的降噪功能。

    標簽： 減法 比較 語音降噪

    上傳時間： 2013-12-01

    上傳用戶：zhichenglu

  • SVD去噪

    SVD去噪，構造的矩陣方法為對數(shù)據(jù)進行均勻分段，并對去噪前后的信噪比，均方差進行了對比。

    標簽： SVD 去噪

    上傳時間： 2013-12-25

    上傳用戶：偷心的海盜

  • 小波閾值去噪

    小波閾值去噪，比較了軟閾值，硬閾值及當今各種閾值計算方法和閾值函數(shù)處理方法的性能，通過信噪比及均方差的比較，得出各種的算法的優(yōu)劣。

    標簽： 小波閾值 去噪

    上傳時間： 2016-05-30

    上傳用戶：qiaoyue

  • 單片機實現(xiàn)短信收發(fā)程序

    單片機實現(xiàn)短信收發(fā)程序，極品號程序 呵呵，大家一起學習呀。

    標簽： 短信 程序

    上傳時間： 2014-10-27

    上傳用戶：zhouli

  • 信息論的基礎講義。包括：保真度準則下的信源編碼

    信息論的基礎講義。包括：保真度準則下的信源編碼，無失真信源編碼，有噪信道編碼。

    標簽： 信息論 保真度 講義 準則

    上傳時間： 2013-12-29

    上傳用戶：lgnf

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