语音去噪：Matlab实现谱减法、小波变换与改进EMD算法

使用Matlab编写的小波去噪算法，可以有效处理信号中的噪声问题。该程序利用小波变换技术，对输入信号进行分解和重构，以提高信号的清晰度和质量。通过调整参数和选择合适的小波基函数，可以实现不同类型信号的去噪效果。

利用小波变换原理实现去噪，降低数据噪声，提高数据质量。

随着图像处理技术的进步，利用小波变换进行图像去噪已成为一种常见方法。介绍了基于小波变换的多种去噪算法，包括软阈值、硬阈值、半软阈值和改进阈值方法，并提供了相应的matlab源码下载链接。这些算法不仅可以有效减少图像中的噪声，还能保留图像的关键细节，适用于各种需要高质量图像的应用场景。

Matlab小波去噪程序提供了一个详细的解析，帮助用户理解其工作原理和应用场景。该程序利用小波变换技术，有效去除信号中的噪音，适用于多种实际应用。

Matlab程序，包括基于BayesShrink和VisuShrink阈值的小波去噪方法的代码，已经过实际验证可靠。

北大医学数字图像处理4.6小波去噪技术举例，提供丰富的实际案例！

Matlab语音小波去创建代码D-VDAMP & SUREMap。这个存储库包含与2021年ICASSP论文“D-VDAMP：压缩MRI的基于降噪的近似消息传递”以及“Suremap：预测基于CNN的图像重建中的不确定性”相关的代码，使用Stein的无偏风险估计。请注意，此代码与用于生成结果的论文实现略有不同。依赖关系：该代码已经过Python 3.8.5版测试，安装了numpy、matplotlib、Pillow、PyWavelets、torchvision、tensorboard、h5py、statsmodel、bm3d和torch_dct等软件包。为了确保与我们的测试代码版本匹配，建议创建一个新的虚拟环境。

本例提供了利用小波多分辨率和曲线拟合进行信号去噪的有效方法。

visushrink.m是Matlab中用于小波去噪的关键函数。小波去噪技术通过分析信号的频率和时间特性，有效地减少噪音，提高数据处理的质量和准确性。visushrink.m提供了一种灵活和高效的方式来处理各种类型的信号，是科学研究和工程应用中的重要工具。