时域降噪

图像去噪——Neighbor2Neighbor: Self-Supervised Denoising from Single Noisy Images

一种用于图像降噪的自监督学习方法Nb2NbNeighbor2NeighborNoise2NoiseRevisitProposedMethodGenerationofTrainingImagePairsSelf-SupervisedTrainingwithaRegularizerNoise2NoiseRevisitNoise2Noise
黑洞是不黑·2023-01-17 19:41

CVPR 2021 预讲 · 华为诺亚专场，5 篇精华报告，覆盖NAS、蒸馏、检测和降噪

国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是计算机视觉领域三大顶会之一（另外两个分别为ICCV、ECCV）。作为计算机视觉领域一年一度的盛会，CVPR每年接收论文的情况，基本可以代表一年中计算机视觉领域的发展趋势。CVPR2021大会将于6月19日至25日线上举行，中国科学院院士谭铁牛将担任CVPR2021四位大会主席之一。今年CVPR共有7015篇有效投稿，其中进入DecisionMaking阶段
智源社区·2023-01-17 19:40

AAAI'23 | 利用大规模辅助数据提升端到端语音翻译系统

利用设计了降噪的方式以及对比学习结合适配的设计减少了预训练模型之间的差异。论文题目：ImprovingEnd-to-endSpeechTranslationbyLeveragingAu
zenRRan·2023-01-17 15:50

小波分析在电力系统暂态信号处理中的应用

前面我们主要讲了小波分析在机械振动信号或者其他时间序列中的应用基于小波包特征提取和随机森林的CWRU轴承数据集故障识别-哥廷根数学学派的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/556172942基于小波区间相关（Interval-Dependent）的信号降噪方法
哥廷根数学学派·2023-01-17 14:12

研究生如何能(较快)找出某领域(去噪)已有算法的创新点或者引入其他领域的新算法？

狭义上说，降噪/去噪，可以看成滤波的一种。降噪的目的在于突出信号本身而抑制噪声影响。从这个角度，降噪就是给信号一个高的权重而给噪声一个低的权重,维纳滤波就是一个典型的降噪滤波器。
哥廷根数学学派·2023-01-17 14:12

传统工科应该怎么学习机器学习or深度学习？

以通用的信号处理来说，不管你拿到的是机械振动信号，地震信号，ECG，EEG信号，还是声信号等，首先进行时域，频域分析，关于时域特征频域嘛
哥廷根数学学派·2023-01-17 14:12

为什么很少拿神经网络来直接做滤波器呢？

举几个例子基于深层神经网络的超低频信号降噪方法详
哥廷根数学学派·2023-01-17 14:07

数字信号处理笔记04：Z变换

一、Z变换的定义二、Z变换的收敛域1.有限长序列有限长序列，序列区间非零序列收敛域零极点图2.无限长序列序列右边序列左边序列三、Z变换的性质和定理线性包含时域移位指数序列相乘微分共轭时间倒置共轭卷积包含初值四
m0_46521579·2023-01-16 17:03

数字信号处理笔记02：离散时间傅里叶变换（DTFT）

1.一致收敛2.均方收敛3.冲击函数表示三、DTFT的性质和定理1.线性性质2.时域移位性质3.频域移位性质4.时间倒置性质5.频域微分性质6.时域卷积定理7.帕斯瓦尔定理8.频域卷积定理四、DTFT的对称性
m0_46521579·2023-01-16 17:32

PhotoEnhancer老照片修复，旧照修复，图像去噪，黑白照上色，AI图像修复，AI图像去噪，一键自动修复照片，附下载链接

【降噪模型】：适用于普通照片去除噪点，以及动漫卡通图片变清晰。【人脸专用模型】：专门针对人脸恢复和老照片修补。【黑白上色】：针对黑白照片进行上色。
DoNot_996·2023-01-16 17:49

python识别中文验证码_Python实现验证码识别

识别验证码通常是这几个步骤：1、灰度处理2、二值化3、去除边框（如果有的话）4、降噪5、切割字符或者倾斜度矫正6、
weixin_39966376·2023-01-16 11:18

python验证码识别api_python实现验证码识别功能

本文实例为大家分享了python实现验证码识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.通过二值化处理去掉干扰线2.对黑白图片进行降噪，去掉那些单独的黑色像素点3.消除边框上附着的黑色像素点4.识别图像中的文字
weixin_39830175·2023-01-16 11:17

python识别中文验证码_python如何识别验证码

识别验证码通常是这几个步骤：1、灰度处理2、二值化3、去除边框（如果有的话）4、降噪5、切割字符或者倾斜度矫正6、训练字体库7、识别
weixin_39538693·2023-01-16 11:47

BM3D降噪

参考文献：降噪方法综述：【技术综述】传统图像降噪方法一览-知乎基于BM3DCFA降噪：ISP模块之RAWDATA去噪（二）--BM3D算法_清风徐行的博客-CSDN博客_raw域去噪NL-Means和BM3D
Abel_ISP·2023-01-16 10:39

ISP各模块具体作用

提升低光环境下侦测badpixel的能力；FUS：支持preview/videoHDR；LTM：提升高亮下的饱和度（适合晴天拍摄户外场景时提升饱和度使用）；YNR：1.提升面部降噪的调谐灵活性；2.减少
你有带摩拉吗？·2023-01-16 10:38

matlab 产生回声,回声信号的产生与消除

(1)采用matlab中的audiorecorder命令录制一段3秒的语音信号，并将录制的语音信号转换为音频数据，显示其时域和频域特征；(2)根据回声
大英勋爵汉弗莱·2023-01-16 03:41

使用matlab进行回声处理（三重回声）-数字信号处理课设

一、系统设计要求1.录制一段声音信号，作为原音频信号，生成频域与时域图形，观察与分析其时域与频域图形。2.对该音频信号进行时域处理，并且实现对该声音信号添加第一层回声。
渴望学习·2023-01-16 03:33

瑞芯微 Rockchip RV1126邮票孔核心板及开发板介绍

RV1126邮票孔核心板TC-RV1126邮票孔核心板具有以下特性：配置四核低功耗高性能AI视觉处理器RV1126，内置NPU，算力达2.0Tops；具备多级降噪，3帧HDR技术，支持4KH.264/H
BaochiRedu·2023-01-15 10:00

Temporal Anti-Aliasing（时域抗锯齿TAA）

首先说一下走样：一般分为时域走样（如旋转车轮）和空域走样（锯齿），但在TAA技术是采用时域相关叠加混合技术来解决空域走样的问题。
沉默的舞台剧·2023-01-15 08:35

信号与系统matlab实现购买,信号与系统：Matlab分析与实现

主要内容包括六大部分：(1)连续时间信号及连续系统的时域分析，主要介绍连续时间信号特征及其计算、连续系统的时域分析；(2)连续系统的频域分析，主要介绍周期信号傅立叶级数、非周期信号傅立叶变换、周期信号傅立叶变换
weixin_39827506·2023-01-14 17:49

信号的平移与反褶matlab,信号与系统应用分析

信号与系统应用分析作者：肖尚辉出版时间：2015内容简介《信号与系统应用分析》内容包括：信号与系统基本概念，信号与系统时域应用分析方法，傅里叶变换与频域应用分析方法，拉普拉斯变换与s域应用分析方法，z变换与
weixin_39944595·2023-01-14 17:49

CST求解器详解

概述在使用CST微波工作室来分析电磁问题时，需要根据具体的设计问题，选择合适的算法或者求解器CST微波工作室集成了多种时域/频域全波算法和高频算法求解器时域求解器（TimeDomainSolver）频域求解器
内卷程序猿09·2023-01-14 14:09

MATLAB实现对Sa(t)采样利用采样定理恢复原信号

%此频率下的采样为Nyquist采样，对采样即恢复过程用MATLAB进行仿真B=1;%信号带宽wc=B;%滤波器截止频率Ts=pi/B;%采样间隔ws=2*pi/Ts;%采样角频率N=100;%滤波器时域采样点数
qq_44588244·2023-01-14 10:51

图解卡尔曼滤波(Kalman Filter)

从统计信号处理的角度，降噪可以看成滤波的一种。降噪的目的在于突出
Peter_Gao_·2023-01-13 23:14

语音信号特征提取<二>时域特征(待续)

语音信号特征提取时域特征(待续)事实上，因为语音信号的大多数处理都是在组帧之后进行的。组帧之后，帧序号就代表了时间先后。所以没有多少特征可以在时间域进行提取。
yxma·2023-01-13 16:48

【Matlab代码】基于小波分析的音频信号的特征识别

我们先从时域角度进行简单的特征选择，即采用前150种数据作为样本进行简单的平均，得到4类信号的特征，进而进行特征识别。具体的算法描述：第一步：载入信号，选出样本和测试数据。
matlab科研中心·2023-01-13 16:18

时域脉冲通信采用高斯脉冲且使用PAM调制的Matlab简易演示仿真

时域脉冲通信采用高斯脉冲且使用PAM调制的Matlab简易演示仿真环境matlab2016a指标1将声音信号转为二进制码2PAM调制3采用高斯脉冲流程代码[OriginVoice,fs]=audioread
秋风知我意i·2023-01-13 16:32

传统语音增强——基于小波分解的语音降噪算法

因为丢弃的时域信息对某些应用同样重要，所以出现很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅里叶变换、Gabor变换、时频分析、小波变换等。
清泉_流响·2023-01-13 06:53

浅谈快速离散傅里叶变换的实现

许多波形可作为信号的成分，比如正弦波、方波、锯齿波等，傅立叶变换用正弦波作为信号的组成成分，在时域他们是相互重叠在一起的，我们需要运用傅里叶变换把他们分开并在频域显示出来。
dechebiao6765·2023-01-13 06:21

离散傅里叶变换MATLAB实现

抽样频率fs以不发生混叠记录长度T0取整数周期用stem语句绘出幅度谱，横坐标为模拟频率f，用plot画出时域波形一、连续函数抽样f=100fs=1000;dt=1/fs;T=
freezing_smile·2023-01-13 06:21

加速度积分得到速度的Omega算法

将加速度信号积分得到速度信号有两种方法，一是直接在时域进行积分，这往往会产生趋势项，积分的结果需要进行去趋势处理。二是在频域进行积分，典型的频域积分算法是omega算法，这里做一下简单的介
振动信号研究所·2023-01-13 06:48

基于MNE-Python的脑电数据分析

主要的功能包括：EEG/MEG信号的预处理和降噪、时频分析、功能连接、溯源分析
psybrain·2023-01-12 19:07

AI降噪的N种数据扩增方法

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已基于统计信号处理的传统噪声抑制方法是通过检测持续的背景声，来估计背景噪声，然后通过估计到的背景噪声计算增益因子对带噪语音进行抑制。但这种方式针对规律的稳态噪声比较有效，如空调声，吸尘器的声音等，而针对突发噪声，如撞击声，键盘声，关门声等等效果往往不如人意。随着深度学习的兴起，越来越多的人们开始关注并使用深度学习强大的非线性能力进行语音
语音之家·2023-01-12 14:10

图像处理【代码合集】

发现一个比较全面的图像处理方面的项目集合，里面涵盖了特征提取、图像分割、图像分类、图像匹配、图像降噪，光流法等等方面的项目和代码集合，项目是2012年之前的，但是涵盖比较基础的原理知识，用到的时候可以参考一下
Weisong Zhao·2023-01-12 13:48

OpenCV学习笔记（八） 边缘、线与圆的检测

边缘检测对图像进行边缘检测之前，一般都需要先进行降噪（可调用GaussianBlur函数）。
清，纯一色·2023-01-12 10:17

中山大学羽毛球场馆自动订场(Python+selenium+百度aip)

下面来分享一波这个脚本的一些技术细节(重点讲一下图像降噪和百度云的文字识别接口)，也算是对我这两天学习的一个总结。
磐石若水·2023-01-12 08:59

python-opencv定位边缘清晰的目标

高斯滤波降噪处理。使用Canny算子进行边缘检测。形态学处理，减少噪点，先腐蚀后膨胀。寻找边缘检测后的轮廓。根据需要检测物件的实际大小来限制需要寻找轮廓的大小。
༺果橙༻·2023-01-12 08:54

【信号与系统】预习笔记（每日更新ing）

信号与系统（一）信号与系统概述1.0常见三角公式1.1信号与系统1.2信号的表述、分类1.3基本信号1.4信号的运算1.5系统的特性（二）连续系统的时域分析（三）离散系统的时域分析（四）傅里叶变换与频域分析
饥饿的半导体·2023-01-11 15:11

画质增强概述-3.1-AI增强实践之超分训练

增强实践画质增强处理从方法上可以分为传统方法和深度学习(AI)方法，他们是互相补充的关系，传统方法相对而言性能会好些，AI方法吃GPU、吃算力，很多课题AI方法效果远非传统方法科比，典型的如超分、超帧(频率上采样)、补全、降噪等等
何亮-1108·2023-01-11 13:44

画质增强概述-1-定义

1.2常见的画质问题及修复工具模糊(各种模糊，如运动模糊、镜头失焦等)->锐化/去模糊分辨率低->超分辨率(简称超分)卡顿/帧率低->超帧色彩不够亮丽->SDR2HDR对比度不够->对比度增强噪声->降噪
何亮-1108·2023-01-11 13:14

五种傅里叶变换的分析（FT、FS、DTFT、DFT、DFS）（基于MATLAB）

Discrete-timeFourierTransformDFT：离散傅里叶变换DiscreteFourierTransformDFS：离散傅里叶级数DiscreteFourierSeries各种信号时域和频域的关系时域频域连续
学不会的阿浩·2023-01-11 13:34

利用fft计算时域卷积重叠法保留_【GAMES101-现代计算机图形学课程笔记】Lecture 06 光栅化 2 (反走样)...

1.回顾和本节摘要1.1上一节内容回顾ViewingView+Projection+Viewport（将cuboid变换到屏幕空间）RasterizingtrianglesPoint-in-triangletestAliasing：像素引起的锯齿状失真。1.2本节内容概要：AntialiasingSamplingtheoryAntialiasinginpracticeVisibility/occl
weixin_39747568·2023-01-11 13:04

时间分辨率、频率分辨率

时间分辨率时域图横坐标上的最小时间间隔。其大小代表着对模拟信号采样后得到的离散信号中点的密集程度。
安星眠·2023-01-11 13:33

时域、频域、傅里叶变换

信号的时域分析十分好理解，那为什么要把信号放在频域中分析呢，频域分析又能做什么呢。信号不仅只与时间有关，还和频率、相位等有关。
安星眠·2023-01-11 13:32

常用数字信号处理方法在matlab上的实现(目录和先导)

常用数字信号处理方法在matlab上的实现信号处理和图像处理连续信号和离散信号数字信号和模拟信号数字、模拟信号的概念及两者之间的转换模拟频率、模拟角频率、采样频率、数字频率时域和频域时、频域的概念及对频域的理解时
安星眠·2023-01-11 13:02

离散正(余)弦信号的时域与FFT变换后所得频域之间的关系（幅值和相角）

离散正(余)弦信号的时域与FFT变换后所得频域之间的关系作者：jbb0523(彬彬有礼)正弦信号在信号处理中是很常见的，比如通信领域的载波。由于正弦与余弦只是相差π/2的初相，因此这里统称正弦信号。
jbb0523·2023-01-11 13:32

DFT的计算、FFT的基础代码、FFT的横纵坐标问题(matlab)

这里的“离散时间”指的是时域上式离散的，也就是计算机进行了采样。不过傅里叶变换后的结果依然是连续的。也就是说：DTF
安星眠·2023-01-11 13:29

Multi-Stage Progressive Image Restoration 论文笔记

引言大部分图像降噪、去雨等网络模型都是单步的，也是直接参考目标检测、实例分割那边的网络结果直接演化过来的，然而，多步的网络结果也是存在的，它将图像恢复任务通过很多个编码器-解码器结构的网络模型分解成很多个小的子任务
Unsunshine_Bigboy_?·2023-01-11 10:06

P4 - 傅里叶变换2 - 通讯原理

4&vd_source=a624c4a1aea4b867c580cc82f03c1745一时移动特性时移性质说明例：已知则二频域特性性质：例2该例子经常用来解释调制中的ISI现象三共轭特性3.1共轭性质时域取共轭
明朝百晓生·2023-01-11 06:05

P5 内积 -- 通讯原理

目录内积内积和傅里叶变换正交能量帕瑟瓦尔定理互能量一内积定义：任意信号内积定义为：如果都是实信号例：二内积和傅里叶变换的关系傅里叶变换和逆变换本质上就是求两个函数的内积傅里叶变换傅里叶逆变换时域的内积等于频域的内积假设则例
明朝百晓生·2023-01-11 06:05
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