EMD去噪技术的应用

北大医学数字图像处理4.6小波去噪技术举例，提供丰富的实际案例！

本资源提供基于Matlab的语音去噪程序，采用谱减法、小波变换和改进的EMD算法。 代码说明： 主函数：main.m 调用函数：独立的.m文件 运行环境：Matlab 2019b及以上版本 使用方法： 将所有文件置于同一Matlab工作路径下。 运行主函数main.m。 等待程序运行完成，即可获得去噪结果。 其他服务： 代码解读与咨询 文献资料获取 Matlab程序定制开发 科研项目合作 如有需要，请联系资源提供者。

visushrink.m是Matlab中用于小波去噪的关键函数。小波去噪技术通过分析信号的频率和时间特性，有效地减少噪音，提高数据处理的质量和准确性。visushrink.m提供了一种灵活和高效的方式来处理各种类型的信号，是科学研究和工程应用中的重要工具。

小波变换在信号处理中具有显著的去噪效果，被广泛应用于各种信号处理场景。

SGF算法是一种基于分段图的图像过滤方法，快速保持图像结构的平滑性。该方法由张飞虎等人在IEEE国际计算机视觉会议论文集中提出。要使用这一方法，需要安装opencv和libpng，并编译源代码。SGF算法已在Linux和Windows平台上进行了验证，可直接在win32环境下使用。

利用小波变换原理实现去噪，降低数据噪声，提高数据质量。

优化代码与内容，减少网页干扰元素，提升信息价值和用户体验。

使用Matlab编写的小波去噪算法，可以有效处理信号中的噪声问题。该程序利用小波变换技术，对输入信号进行分解和重构，以提高信号的清晰度和质量。通过调整参数和选择合适的小波基函数，可以实现不同类型信号的去噪效果。

三维图像的块匹配技术，挺适合用来搞图像去噪，是在视频或者 3D 图像数据的时候，效果还蛮不错的。它的思路其实也挺直白——把图像切成小块，再去找跟它长得像的块，拿来一起噪声。嗯，像视频降噪这种场景，用这个方法保留动作流畅性还挺有用的。 三维图像块匹配的核心，就是在图像的空间和时间上都做匹配，不只是二维图像那样找相似块，而是连前后帧都一起看。比如你在一段视频时，前后帧中重复或类似的图像块，能帮你更稳准地判断什么是噪声，什么是真实内容。 整个去噪流程分几步：先是块选择，把图像切成小块；块匹配，用像MSE或SSIM去算相似度；做噪声，用均值滤波、NLMeans这些办法来搞定噪声；重建图像。一套流程下来