噪声去除

HRAN 的 MATLAB 代码，是专门用来快速 fMRI 中的生理噪声的工具，重点是：不用外部参考信号，挺方便的。你只要准备好 MATLAB 2018 或 2019，再装个 Chronux 工具箱，基本就能跑起来。哦对，代码在 GitHub 上开源，MIT 协议，拿来就能用，放心大胆地折腾。 HRAN的核心功能，是估算和去除 fMRI 中的生理噪声。比如心跳、呼吸这些，会影响信号质量。它的思路是：基于 ROI（像心室），通过HRAN_demo_nifti.m或HRAN_demo_simulated.m来估频率，再滤掉。代码写得挺清晰的，跑起来没那么难。 工具主要用到AR 模型，就是自回归模型

MATLAB数字信号处理代码Pause_Removal.m允许您录制持续时间为n秒的语音。录制后，将自动播放音频并显示其波形。另一个代码Noise_Remover_Cos_Signal.m添加了余弦信号，并通过高斯噪声使其受干扰。图形分析显示了信号的噪声和去噪后的效果。X_mags计算了信号的幅度谱，而DFT则显示了归一化频率的幅度绘制。这有助于确定适合去噪的巴特沃斯滤波器截止频率。

基于加权方向中值滤波器的随机值脉冲噪声去除算法及MATLAB实现。

2020年6月12-13日，土耳其伊斯坦布尔举行了第二届电气、通信和计算机工程国际会议(ICECCE)，Erkan等人在会议上发表了题为“改进的自适应加权平均滤波器去除椒盐噪声”的论文。研究介绍了一种名为改进的自适应加权平均滤波器（IAWMF）的新方法，用于有效去除图像中的椒盐噪声。IAWMF能够根据自适应窗口中的无噪声像素权重来计算新的灰度值，相比传统方法更接近中心像素的原始灰度值。此外，该方法利用了AWMF的优势，减少了误检噪声像素的情况。实验结果表明，IAWMF在图像去噪方面表现优异，超过了其他先进的方法。DOI：10.1109/ICECCE49384.2020.9179351。

在MATLAB 7.x图像处理中，巴特沃思带阻滤波器被用于去除被正弦噪声污染的图像。图像的频谱显示了噪声影响，而巴特沃思带阻滤波器有效地改善了图像的滤波效果。

Selenium 的指纹识别问题，多人用久了都绕不开。selenium 特征去除这个 JS 文件就挺实用，能帮你绕过不少反爬机制，尤其是那种一眼识破的 navigator 特征啥的，得比较干净。 直接在 Selenium 执行前注入 JS，把navigator.webdriver改掉、模拟真实环境，浏览器看起来就更“像人类”了。你要是之前被网站 ban 得头疼，不妨试试这个方式。 配合Python 爬虫框架用效果更，比如你用selenium + ChromeDriver，提前加载这个文件，再开爬，稳定不少，识别率低多了。 别忘了，JS 注入的位置关键，建议在driver.get()之前执行dr

使用DISTINCT关键字：SELECT DISTINCT name FROM s_dept; 使用GROUP BY子句：SELECT name FROM s_dept GROUP BY name;

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。

DISTINCT短语用于从结果表中移除重复记录。

Oracle 10g的卸载， Oracle 10g的卸载。