噪声数据

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)

针对机场噪声数据的特征，提出了一种基于代表点的快速层次聚类算法。该算法在传统凝聚层次聚类算法的基础上，结合聚类代表点法和二分法策略进行改进，以提高效率。 为了评价聚类结果，提出了一种结合聚类代表点和聚类算法相似性定义的方法。实验结果表明，该算法不仅运行效率高，而且能够较准确地发现特定类型飞行事件的噪声分布模式。利用该分布模式，可以较准确地预测特定类型飞行事件的噪声分布状况。

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。

matlab关于添加白噪声的处理方法。大家可以下载后自己观看并学习。

探讨了如何有效处理椒盐和高斯混合噪声，包括采用自适应中值滤波和修正的阿尔法滤波等多种方法。提供了简单易懂的代码示例及测试图片，并支持相对路径直接运行。