基于Gilbert Soulodre算法的声音去混响Matlab实现

GeneticReverb 是一款使用 MATLAB 编写的 VST 2 音频效果插件，它利用遗传算法生成模拟人工房间混响的随机脉冲响应，并将卷积混响实时应用于音频信号。 该插件还提供 MATLAB 脚本版本 (位于 scripts/main.m )，可接受 WAV 音频文件作为输入，通过卷积将输入与脉冲响应相结合，将混响效果应用于预录制的音频。 由于生成的脉冲响应具有唯一性，因此脚本和插件都可以将它们保存到新文件中。 您可以将生成的脉冲响应文件加载到其他程序中，例如 Pure Data 补丁程序或设备中，以实现相同的混响效果。 该插件已在以下会议和期刊中发表： 决赛入围者，10月16日至19日 (第九届国际音乐、声音、艺术和设计人工智能国际会议)，4月15日至17日 特刊（2020年11月） 演示 以下视频解释和演示了该插件的功能。请注意，该视频引用的是该插件的旧版本。 [视频链接] 使用该插件创建的完整演示曲目可在此处收听： [音频链接] 插件安装 您可以通过提取提供的 .zip 文件的内容，然后将所需的文件复制到 VST 主目录来安装插件。

提供了一种基于全变分正则化的图像去噪算法，并附带Matlab实现代码。内包含代码运行结果示例图，可直观展示算法的去噪效果。

这份代码使用PyTorch实现基于Matlab的DnCNN去噪算法。运行此代码需要Python3环境，并依赖于scipy、numpy、scikit-image、PIL、h5py以及PyTorch版本大于等于0.4。您可能需要调整生成训练数据集的路径。训练部分包括使用名为'generate_data.py'的脚本生成的数据集，该数据集可能包含空白数据。使用'train_DnCNN.py'训练模型，模型文件命名为'model_DnCNN_*'。验证部分使用'ValidateResult_DnCNN.py'脚本，需要修改测试集的路径和文件类型。此外，还通过Matlab生成了测试集，用于与其他方法的比较。最终结果基于高斯去噪的BSD68数据集，比较了不同方法的平均PSNR（dB）结果：BM3D、Wireless-Wavelet、Lock Phase Loop、MLP、SpineNet、TNRD、Neural Networks以及改进的DnCNN-S-Re，其中DnCNN-S-Re的PSNR达到了31.75dB。

该算法融合多帧图像，有效改善暗光成像质量。光流技术消除鬼影，显著提升成像效果。

提供了一个利用Matlab实现遗传算法的实例，展示了如何使用遗传算法解决优化问题。代码清晰易懂，包含了算法的关键步骤，例如种群初始化、适应度计算、选择、交叉和变异等，方便读者理解和学习遗传算法的实际应用。

详细介绍了利用Matlab语言实现的目标跟踪算法——CamShift。相较于基于MeanShift的算法，CamShift在精确性和效率上有显著提升。技术细节和实现步骤均有详细说明，适合对视觉跟踪技术感兴趣的研究者和开发者。

这是一个Matlab实现的处理不均匀图像阴影的方法。

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。

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。