Matlab代码应用于声音去噪及音频恢复

这个代码库包含了专门为光谱数据设计的MATLAB代码和脚本，利用欧几里德法进行去噪。基于稀疏表示（SR）学习框架，该方法从噪声版本的光谱数据中合成出清晰的频谱轮廓。数据集包括模拟的宇宙学数据，涵盖了13709个星系的全光谱能量分布（SED），每个示例在3750个波长的范围内编码。我们利用7000个示例来训练字典，并在其他示例上评估方法的性能。

MATLAB在音频信号处理中的应用已被广泛探讨，介绍了其在该领域的具体实现。

所有上传的Matlab视频均附带可运行的完整代码，简单易懂，特别适合初学者；主要包括主函数main.m及相关调用函数，无需复杂操作即可查看运行效果；适用Matlab 2019b及以上版本，如有错误提示，请根据指引进行修改或联系博主获取帮助；详细操作步骤如下：1. 将所有文件置于Matlab当前工作目录；2. 双击打开main.m文件；3. 点击运行，等待程序完成并查看结果；如需更多仿真或定制服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。

这是一个月学习总结的图像预处理结果，包含10种常见的图像去噪方法：巴特沃斯高通滤波、高斯滤波、各向异性扩散、均值滤波、双边滤波、同态滤波、维纳滤波、小波去噪、中值滤波、自适应中值滤波等。这些方法可以有效地改善图像质量，适用于不同的图像处理需求。

emd（经验模态分解去噪）是一款国外编写的软件，适用于研究EMD去噪技术的专业人士，尤其是在matlab程序中表现出色。

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。

本软件包实现了灰度和彩色图像的去噪，使用了斯塔菲斯氏菌通用降噪网络（UDNet），这是一种新型CNN架构。该代码首次在2018年6月的IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）中展示。如果您在研究中使用此代码，请引用相应论文。详细信息和许可证请参阅LICENSE.txt文件。UDNET_DENOISE_DEMO函数展示了灰度和彩色图像去噪的训练模型，所有相关文件均在network-inference文件夹中。另外，BSDSValidation脚本可用于验证BSDS68数据集上每个模型的性能。matlab/custom_layers文件夹包含了CVPR中描述的所有CNN层，而matlab/+misc文件夹则包含其他辅助功能。matlab/custom_mex文件夹中的cpu和gpu mex文件用于定义非本地网络层。

这是使用成分损失进行除雾的Matlab双线性网络代码。训练数据准备方面，我们采用了NYU2数据集。您可以从官网下载这些数据集。使用'generate_hazy_img_noise.m'生成模糊的有噪声图像，使用'generate_hazy_img_nyu.m'生成模糊但无噪声的图像。接下来，使用'generate_train.m'来准备训练数据。请注意，文件夹“文件夹”，模糊图像和深度图分别用于地面真实清晰图像，模糊图像和深度图。请将它们替换为您自己的路径。训练过程使用'train.m'开始。损失函数使用了'vl_nnhazerobustloss.m'，这是L2范数损失函数的一种。在无噪声训练方面，使用了'vl_nnhazesquareloss_non_noise.m'。最后，使用'demo_test.m'进行测试，查看经过训练模型的去雾和去噪效果。

讨论MATLAB在求解P3曲线及预测最大暴雨洪水设计量方面的应用。