时域降噪

音频（一）时域图、 频谱图 Spectrum

1.时域图1.1声音信号是一维的时域信号，无法观察出频率随时间的变化规律。动态信号x(t):是描述信号在不同时刻取值的函数,其中t是自变量；即横轴代表时间，纵轴是信号的变化（振幅）。
mingqian_chu·2022-12-20 17:19

opencv案例: 车辆检测

实现功能：1、识别出图片中的汽车对象2、对车辆进行统计，并将统计结果展示出来涉及到的知识点：图像和视频的加载、展示；基本图像绘制；基本图像运算与处理；形态学处理(比如降噪、腐蚀膨胀)；轮廓查找。
宝贝儿好·2022-12-20 17:12

市场的各大TWS蓝牙耳机芯片方案汇总

二，Haylou嘿喽T16真无线降噪耳机Haylou嘿喽是东莞市猎声电子科技旗下的音频品牌，公司成立于2015年5月，A轮融资
展嵘电子-林宽·2022-12-20 15:40

内置Prisemi保护IC P14C1N，安克、真我、万魔、红米等全新产品TWS耳机上应用，现推荐安克举例。

除了外观上多彩的配色和圆润活泼的外观，其配置也“特别能打”：●Knowles动铁以及10.6mm动圈的ACAA2.0同轴圈铁设计，支持主动式降噪；●通过HearID可智能分析使用者听
SZKOYUELEC深圳光与电子·2022-12-20 15:33

m基于CNN卷积神经网络的IBDFE单载波频域均衡算法

相比于单载波时域均衡(SC-TDE)技术和正交频分复用(OFDM)技术,SC-FDE技术具有复杂度低、峰均功率比小的优点。
我爱C编程·2022-12-20 14:34

时域、频域、时频特征提取技术

一、时域特征提取技术当我们想要研究一个生物信号时，有时从原始信号中获取的信息并不明显。因此，需要提取一些特征来表示信号。
茗创科技·2022-12-20 07:06

VMD分解代码，用于一维信号的分解

#.TimeDomain0toT时域0到TT=200000fs=1/Tt=np.arange(1,T+1)/Tfreqs=2*np.pi*(t-0.5-fs)/(fs)#.centerfrequenciesofcomponents
浮舟179·2022-12-19 18:45

时间序列分析

目录1.简单介绍一下1.1时间序列定义1.2时间序列分析方法1.2.1描述分析法1.2.2确定性因素分解方法1.2.3随机性因素分解方法1.2.4时域分析方法2.时间序列的预处理2.1平稳性检验2.1.1
小天使甲·2022-12-19 15:14

时序数据特征提取方法

1时域与频域时域和频域是信号的基本性质，这样可以用多种方式来分析信号，每种方式提供了不同的角度。解决问题的最快方式不一定是最明显的方式，用来分析信号的不同角度称为域。
2_thousand·2022-12-19 13:01

数字信号处理学习笔记

文章目录信号处理离散时间信号与系统为什么要处理信号信号是如何处理的信号处理的目的数字信号的表示信号的分类DSP和ASP数字信号处理的特点数字信号处理的应用两类DSP数字信号处理的实现数字信号处理主要涉及的理论，技术信号与系统课程和数字信号处理对比时域离散信号序列的表示方法常用的典型序列序列运算时域离散系统线性时不变系统卷积和的求解序列卷积的运算规律系统的因果性和稳定性时域离散系统的数学模型模拟信号
LibraFree·2022-12-19 08:12

pytorch 自编码器实现图像的降噪

自编码器自动编码器是一种无监督的深度学习算法，它学习输入数据的编码表示，然后重新构造与输出相同的输入。它由编码器和解码器两个网络组成。编码器将高维输入压缩成低维潜在(也称为潜在代码或编码空间)，以从中提取最相关的信息，而解码器则解压缩编码数据并重新创建原始输入。自编码器的输入和输出应该尽可能的相似。通过输入含有噪声的图像，编码器在编码的过程中会存在信息丢失，将输入和输出最相似的特征保留下来，通过解
南妮儿·2022-12-19 06:36

蓝牙耳机主动降噪的基础知识介绍

蓝牙耳机主动降噪的基础知识介绍1：什么是噪音和为什么要降噪？噪声的本质：是频率、强弱变化无规律、杂乱无章的机械波。
112126407·2022-12-18 17:24

【瑕疵检测】瓶盖瑕疵检测【含Matlab源码 730期】

应用直方图规定化和中值滤波器对图像降噪、增强。1.1直方图规定化在之前的许多研究
Matlab领域·2022-12-18 15:20

深度残差收缩网络的完整PyTorch代码

其功能特色包括：1）由于软阈值化是信号降噪算法的常用步骤，所以深度残差收缩网络比较适合强噪、高冗余数据。同时，软阈值化的梯度要么为0，要么为1，这与ReLU激活函数是相似/一致的。
weixin_47174159·2022-12-18 15:16

信号与系统 matlab 实验,信号与系统,MATLAB实验.pdf

信号与系统,MATLAB实验.pdf信号与系统实验指导书信号与系统实验指导书现代通信与电子技术示范中心目目录录实验一实验一连续时间信号的连续时间信号的Matlab表示与计算表示与计算实验二实验二连续时间系统的时域分析连续时间系统的时域分析实验三实验三连续时间信号的频域分析连续时间信号的频域分析实验四实验四抽样定理抽样定理实验五实验五连续时间连续时间
丁一男DNGMAN·2022-12-18 08:25

matlab与信号与系统设计,信号与系统：使用MATLAB分析与实现（原书第2版）

第二部分(第1~7章)介绍连续时间信号与系统，从连续时间信号的概念、类型(第1章)，连续时间系统的概念、特性、时域描述和分析(第2章)出发，先介绍拉普拉
伯索云学堂·2022-12-18 08:24

信号与系统的matlab实现,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
weixin_39806679·2022-12-18 08:54

matlab里sconv原理_信号与系统MATLAB仿真——LTI连续系统的时域分析

1.知识回顾(1)经典时域分析方法线性时不变(LTI)系统是最常见最有用的一类系统，描述这类系统的输入-输出特性的是常系数线性微分方程。
weixin_39665847·2022-12-18 08:24

实验二信号运算的matlab实现,实验二、信号与系统时域分析的MATLAB实现

《实验二、信号与系统时域分析的MATLAB实现》由会员分享，可在线阅读，更多相关《实验二、信号与系统时域分析的MATLAB实现(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。
张盛锋·2022-12-18 08:22

MATLAB抽样定理实验

目录一、实验目的二、实验原理三、实验要求四、实验内容1、连续时间信号时域波形及其幅度谱2、信号进行抽样3、频谱分析4、由各抽样信号恢复出连续时间信号，计算并画出误差函数一、实验目的1、掌握抽样定理工作原理
WHS-_-2022·2022-12-18 08:42

帕塞瓦尔定理Parseval‘s theorem

Parseval'stheorem基本形式的证明2.1连续信号2.2离散信号三、MATLAB仿真验证一、Parseval'stheorem介绍帕塞瓦尔定理Parseval'stheorem表明了信号的能量在时域和频域相等
WHS-_-2022·2022-12-18 08:42

使用路由器DDNS功能+动态公网IP实现外网访问(花生壳)

域名有一个是注册花生壳后送给你的一个免费壳域名打开花生壳客户端，首先要删掉内网穿透的全部映射，不管那个映射有没有使能，必须删掉，不删掉就无法使用花生壳的DDNS了上图是如果有配置内网穿透时会产生的信息，此时域名对应的
hello_zard·2022-12-18 08:33

第四章快速傅里叶变换FFT

一、基2FFT算法1.直接计算DFT的特点对于N点DFT的乘法和加法运算次数均为N^2(运算量较大)减少运算量的基本途径：将N点DFT分解成多个较短的DFT旋转因子具有周期性：=对称性：或又或者2.时域抽取法基
小陈头不秃·2022-12-17 21:17

FFT快速傅里叶算法——基2FFT时域抽取基本原理解析

为此研究了FFT（快速傅里叶算法）这里给大家介绍两种：时域抽取法(DIT-DFT)和频域抽取法（DIF-FFT）。
ysc_11·2022-12-17 21:17

基4fft算法的蝶形图_fft基-2 dit算法

--------------------------------------------------fft基-2dit算法首先，只要先介绍一下DFT，名称叫做离散傅里叶变换，作用是将时域上的信号转换成频域上的信号
weixin_39583029·2022-12-17 21:47

Python实现孤立森林（IForest）+SVR的组合预测模型

只讨论性能，不考虑关联性，降噪数据未填补。
kabit·2022-12-17 21:09

数字图像处理第三章part2

从时域信号引入频率和空间频率前面说过信号可以理解为函数。
明光桥北修狗·2022-12-17 20:59

Python实现图像Haar小波变换

傅里叶变换只能提供信号在整个时域上的频率，不能提供信号在某个局部时间段上的频率信息。
NANCYGOODENOUGH·2022-12-17 17:05

python的opencv操作记录(八)——小波变换

然后一个一个的时间窗就可以理解为时域。在stft中，窗口的大小是固定的，太大无法分辨，太小又无法获得足够的信息(一个极端的例子就是一个窗口中只有一个信号采样点，那么就根本没有频率的概念了)一
新兴AI民工·2022-12-17 17:35

喜报丨弘度科技荣获2022智慧警务创新产品奖项！

核心功能包括：智能巡检诊断、故障定位分析、告警降噪、自动化工单、数据可视化展示、多维
程序员小度·2022-12-17 13:47

opencv 学习笔记五 二维离散卷积

卷积的用途：卷积主要用于降噪处理，是降噪处理的一种方式；二维离散卷积包含高斯滤波，平滑滤波，中值滤波，以及能保证图像边缘的双边滤波和导向滤波算法等；一、了解噪声的来源以及噪声的分类；图像中难免会存在噪声
逐梦者-未来·2022-12-17 11:01

【信号识别】基于深度学习CNN实现信号调制分类附matlab代码

传统的均衡处理主要是利用梯度下降法逼近信道特征,在时域或频域对信号进行逆卷积运算,以抑制信道干扰和畸变,改善系统响应;而传统的调制识别方法主要通过提取信号的专家特征,选择合适的分类器进行识别。
matlab科研助手·2022-12-17 10:15

MIMO信道估计中的码本

1DFT矩阵离散变换（DFT）可以写为：（1）X[k]代表的是频域第k个频点的值（响应），x[n]是时域的第n个信号,N是总采样数。
ぁず·2022-12-17 02:38

【图像去噪】PM模型图像降噪【含Matlab源码 2107期】

⛄一、PM模型图像降噪简介为了提高去除噪声和保留细节信息的算法的性能,Peroha等提出以热学中扩散方程式为基础的扩散算法即为PM模型。
Matlab领域·2022-12-16 20:17

绿盟SecXOps安全智能分析技术白皮书 定义内涵

技术背景数据预处理的常见方法有数据清洗、数据转换、特征选择、数据降噪和数据增强。数据清洗通常是指对收集得到的数据集通过丢弃重复数据
m0_73803866·2022-12-16 17:03

数据预处理 定义内涵

技术背景数据预处理的常见方法有数据清洗、数据转换、特征选择、数据降噪和数据增强。数据清洗通常是指对收集得到的数据集通过丢弃重复数据
maoguan121·2022-12-16 17:28

数据预处理的常见方法

技术背景数据预处理的常见方法有数据清洗、数据转换、特征选择、数据降噪和数据增强。数据清洗通常是指对收集得到的数据集通过丢弃重复数据
securitypaper·2022-12-16 13:06

fft的通俗解释

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
oushaojun2·2022-12-16 09:58

论文阅读笔记01：深度学习技术在条纹投影三维成像中的应用

基于深度学习的条纹分析2.1单幅条纹分析（深度学习）2.2基于区域分块和标签增强的单幅条纹分析（深度学习）2.3条纹图像去噪03基于深度学习的相位展开3.1空域相位展开（1）条纹级次+后优化（2）一次预测3.2时域相位展开
疯狂的荷兰人学3D视觉·2022-12-15 23:42

耗时2小时 Tkinter+pyplot+opencv 实现 图像降噪程序 面向对象

源代码importnumpyasnpimportcv2ascvfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtkinterimport*importos#opencv图片处理类classcvImage:defcvTest():paths=filedialog.askopenfilenames(filetypes=(('png图片','*.png'),('jpg图片','*.
print(''helloWorld')·2022-12-15 21:37

导频矢量推导与离散信号傅里叶变换

·二、傅里叶变换的时域离散化推导连续信号推广到离散信号，在时间域对信号进行离散采样，连续的时间t变为离散的时间。于是离散傅里叶变换为：三、傅里叶变换的频域离散化推导由于计算时间的限制，DFT应该在有限
m0_61142248·2022-12-15 18:35

离散傅里叶变换的主要性质

离散傅里叶变换是傅里叶变换在时域、频域均离散化的形式，因而它与其它傅里叶变换有着相似的性质，譬如线性。同时离散傅里叶变换也具有一些与其它傅里叶变换不同的特性，其中主要的圆周移位性质和圆周卷积性质。
暴龙秃头战士·2022-12-15 18:51

卡尔曼滤波的原理和实现

它是一种纯粹的时域滤波器。卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用，比如飞行导航控制，机器人运动规划等控制领域。
xiansanderen·2022-12-15 16:07

音频分析之——时域转频域

时域：横轴：时间纵轴：震动幅度（音量的高低）采样频率：（单位是HZ）是指将模拟声音波形进行数字化时，每秒钟抽取声波幅度样本的次数。
端午过后的猪·2022-12-15 15:53

matlab给图片滤波,图像处理低通滤波 急。如何用MATLAB构

理想低通滤波器最简单，先对x(n)做FFT，得到频域特性X(k)，然后把高频部分的数据改为0，最后在用IFFT变换转换到时域，就是理想滤波了，因为高频完全被抹掉了，而低频信息丝毫不变。
tianran li·2022-12-15 15:42

matlab的图像处理总结,MATLAB--数字图像处理 频域图像分析

三、实验内容1.自选一幅图像，并对其分别添加一定强度的周期噪声和高斯噪声，然后分别采用高斯模板、中值滤波的时域方法以及傅里叶变换和小波变换的频率滤波方法对该含噪图像进行去噪处理，并基于PSNR值和视觉效果这两个指标来比较这四种滤波方法对两种不同噪声的去噪能力
极兔·2022-12-15 08:38

基于全光节点频谱集中度和频谱离散转换的业务调度方法

该文基于共享有限波长转换器和光纤延迟线的动态功能光交换节点结构，提出基于频谱集中度和频谱离散转换的业务调度方法.该方法能将业务调度到频谱碎片少和频谱集中度高的输出端口和纤芯；对调度失败的业务，采用基于频谱离散转换度和时域缓存联合的冲突解决方法
宋罗世家技术屋·2022-12-15 08:06

image signal processing ISP相关

AIM2020ChallengeonLearnedImageSignalProcessingPipelineDeepISPCameraNet20210310重新审视isp传统ISP可能的流程、操作和算法可能包括的操作暗影矫正坏点矫正去马赛克(demosaic)降噪
yywxl·2022-12-15 01:26

图像降噪之Cycle ISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis

1.简介谷歌去年发表了一篇文章：UnprocessingImagesforLearnedRawDenoising，是关于如何构造逼近真实的数据来进行降噪的，在去年的文章里，研究者们主要是模拟了ISP中从
AI算法-图哥·2022-12-15 01:24

第四个程序：边缘检测

载入图像，并将图像转化为灰度图，再用blur函数进行图像模糊以降噪，然后用canny函数进行边缘检测，最后进行显示。
但去莫复问，白云无尽时·2022-12-14 18:52
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