语音去噪

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。

利用小波变换原理实现去噪，降低数据噪声，提高数据质量。

本资源提供基于Matlab的语音去噪程序，采用谱减法、小波变换和改进的EMD算法。 代码说明： 主函数：main.m 调用函数：独立的.m文件 运行环境：Matlab 2019b及以上版本 使用方法： 将所有文件置于同一Matlab工作路径下。 运行主函数main.m。 等待程序运行完成，即可获得去噪结果。 其他服务： 代码解读与咨询 文献资料获取 Matlab程序定制开发 科研项目合作 如有需要，请联系资源提供者。

这个设计已经经过调试，可以稳定运行，特别适合用于学习和拓展。我们希望能与大家一起进步，欢迎下载使用，提供答疑和交流。设计具有高学习价值，适合高水平修改和调整，实现不同的算法功能。

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。

优化代码与内容，减少网页干扰元素，提升信息价值和用户体验。

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。

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。

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。