噪声优化

MATLAB技术在图像处理中的应用日益突出，特别是在减少图像噪声方面展现出了独特的优势。

这个Matlab函数目前提供：1) 信号时域绘图和功率谱密度；2) 显示A-或C-加权前后的平均PSD及输出噪声。为了解释其功能，文中还包括了两个示例。代码基于理论来源：[1]运放噪声技术和技巧，[2]声学测量加权网络设计，[3]电声声级计规范，[4]IEC 61672-1:2002。

MATLAB语音处理的相关信息。

这套Matlab函数工具箱可以生成四种类型的彩色噪声： 粉红噪声（闪烁噪声）：功率谱密度斜率为-3 dB/oct. 或 -10 dB/dec. 红噪声（布朗噪声）：功率谱密度斜率为-6 dB/oct. 或 -20 dB/dec. 蓝噪声：功率谱密度斜率为+3 dB/oct. 或 +10 dB/dec. 紫罗兰噪声：功率谱密度斜率为+6 dB/oct. 或 +20 dB/dec. 每个函数都提供了输入和输出参数说明，并附带使用示例，帮助用户快速上手。生成的噪声信号均值为零，标准差为一。 该工具箱基于以下文献中的理论方法开发： H. Zhivomirov. A Method for Colored Noise Generation. Romanian Journal of Acoustics and Vibration, ISSN: 1584-7284, Vol. XV, No. 1, pp. 14-19, 2018. (http://rjav.sra.ro)

如何处理噪声数据？首先，通过排序数据并将其分入等深的箱中。随后，可以采用箱的平均值、中位数或边界进行数据平滑。在聚类过程中，监测并清除孤立点，并结合计算机与人工检查来处理可疑数据。最后，通过回归方法使数据适应回归函数，实现数据平滑。

在Matlab开发中，探讨了MPSK信号在噪声环境下的优化问题，以及对16PSK的应用。

MMS​​E（最小均方误差）方法是一种基于统计分析的噪声去除方法，通过抑制白噪声来提高信噪比，广泛应用于语音增强领域。

在Matlab中，导入wav音频，叠加正态分布白噪声，利用IIR、FIR滤波器进行噪声消除。

此文件说明系统响应如何随ω和j的微小变化而改变。

peppernoise是一个用于在图像中添加椒盐噪声的工具，编译后的可执行文件需要指定参数才能运行。