噪声
小波阈值去噪MATLAB代码,(转载)
⼩波阈值去噪MATLAB代码，（转载）例1：load leleccum;index = 1:1024;x = leleccum(index);%产⽣噪声信号init = 2055615866;randn('seed',init);nx = x + 18*randn(size(x));%获取消噪的阈值[thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',nx);%对信号进⾏...
《通信原理》用matlab实现加性高斯白噪声信道实验
《通信原理》⽤matlab实现加性⾼斯⽩噪声信道实验⽬录⼀、实验名称加性⾼斯⽩噪声信道用subplot函数⼆、实验⽬的1.掌握matlab语⾔的基本操作和基本的编程功能；2.掌握awgn函数和randn函数的⽤法；3.了解加性⾼斯⽩噪声信道的产⽣⽅法，并学会使⽤awgn函数和randn函数来产⽣图形。三、实验原理1.加性⾼斯⽩噪声信道的概述信号在信道传输的过程中，不可避免地会受到各种⼲扰，这些⼲扰...
数字图像处理图像运算
数字图像处理图像运算⼀、图像的代数运算（医学图像处理、图像误差检测）⾸先把图像转换成与Matlab基本代数符类型相容的双精度浮点型，再利⽤Matlab的代数运算符实现图像的代数运算。1.图像的加法运算>> i=imread('rice.png');>> j=imread('cameraman.tif');>> k=imadd(i,j,'uint16');>...
MATLAB信号处理,自相关,协方差,功率谱密度函数
MATLAB信号处理，⾃相关，协⽅差，功率谱密度函数今天同学上课要对⼀段信号，添加噪声，然后对函数进⾏相关分析。我写了个如下代码close all;x =0:2*pi/299:2*pi;k =sin(x);subplot(2,4,1),plot(x,k),title(' 原函数 ');把原函数设置为sinx`然后添加0·1之间的随机噪声，并显⽰均值y=rand(1,300);%创建⼀个由随机数组成...
随机信号分析大作业
随机信号分析实验报告信息25班2120502123赵梦然作业题三：利用Matlab产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n)，并通过一脉冲响应为的线性滤波器。(1) 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n)，检验其一维概率密度函数是否与理论相符。(2) 绘出输入输出信号的均值、方差、自相关函数及功率谱密度的图形，讨论输出信号服从何种分布。(3) 试产生在[-1,+...
wnoisematlab,MATLAB中用wnoise函数测试去噪算法
wnoisematlab,MATLAB中⽤wnoise函数测试去噪算法MATLAB中⽤wnoise函数测试去噪算法sqrt_snr=3;init=231434;用subplot函数[x,xn]=wnoise(3,11,sqrt_snr,init);% WNOISE generate noisy wavelet test data.% X= WNOISE(FUN,N) returns values...
产生高斯白噪声的matlab代码_MATLAB在通信系统仿真中的注意
产⽣⾼斯⽩噪声的matlab代码_MATLAB在通信系统仿真中的注意（遇到点写⼀点）1.调⽤函数fourier和ifourier之前，需⽤syms命令对所⽤到的变量进⾏说明，即将这些变量说明成符号变量。clear allsyms t;f=t*exp(-abs(t));subplot(121);ezplot(f);F=fourier(f);subplot(122);ezplot(abs(F));2....
信号处理导论专业名词术语
专业名词术语总结specialized words chapter 1~6sample采样quantization量化reconstruction重建register的名词ideal reconstruction理想重建analog signal模拟信号digital signal数字信号A/D conversion模数转换D/A conversion数模转换digital signal proc...
python高斯噪声怎么去除_OpenCV常用总结(Python)
python⾼斯噪声怎么去除_OpenCV常⽤总结（Python）最近⼀直在⽤cv2，记录⼀下常⽤的⼀些操作和代码吧。⾸先放OpenCV 的python官⽅⽂档链接：Welcome to OpenCV-Python Tutorials’s documentation!OpenCV 教程 - OpenCV 2.3.2 documentation主要⽤的模块⼤概分为以下⼏类：1. 图⽚读写，2. 图像...
MaskRcnn(二)实例分割的图像与标签同时进行增强
MaskRcnn（⼆）实例分割的图像与标签同时进⾏增强实例分割数据增强⼀、增强原因1、防⽌过拟合python解析json文件1.1、过拟合的定义为了得到⼀致假设⽽使假设变得过度严格。也就是说模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现很差。⽋拟合，过拟合，适度拟合的区别。训练集表现测试集表现结论差差⽋拟合好差过拟合好好适度拟合1.2、过拟合出现的原因c 教程菜鸟教程①、模型复杂度过⾼，参数...
