改进的自适应加权平均滤波器去除椒盐噪声的研究

这是一个关于用于去除椒盐噪声的AWMF滤波器的源代码。结果显示出很大的潜力。参考文献是P. Zhang和F. Li的《A New Adaptive Weighted Mean Filter for Removing椒盐噪声》，发表于2014年的SPL。

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。

这份matlab程序实现了LMS算法，用于自适应滤波器的开发与测试。

经典beamforming和自适应滤波的MATLAB源代码。由Paulo S.R. Diniz编著的《自适应滤波第四版（Adaptive Filtering_Algorithms and Practical Implementation 4th）》中的Nonlinear_Adaptive_Filters部分源代码。

本研究利用低通滤波器过滤和减少音频中的噪声。研究采用描述性分析方法，样本包括一个保存在WAV格式的音频文件。研究者使用Matlab 7.10.0读取音频，并设计低通滤波器，将音频信号和噪声信号输入滤波器以输出无噪音的音频信号。研究结论显示，低通滤波器的不同设置影响着噪声消除的效果及实现时间。

自适应滤波器的最小均方算法在MATLAB仿真和VHDL实现中的应用。

该文介绍了MATLAB中的LMS自适应滤波器算法和RLS自适应滤波算法，适用于多种自适应滤波仿真问题的解决。

在 MATLAB 开发中，LMS 算法（最小均方误差算法）是一个蛮经典的在线自适应滤波器设计方法。它通过不断调整滤波器权重来最小化输入信号与期望输出之间的误差，广泛应用于信号、通信等领域。LMS 算法最大的优势是计算简单，响应也快，这也是它在实时系统中被广泛采用的原因。 你可以通过文件LMS_Example.m，深入了解它的实现过程。里面包含了初始化参数、生成信号、LMS 迭代等步骤，甚至还有性能评估和可视化部分，适合用来学习算法的实际应用。 如果你在做声音、噪声消除、语音识别这类工作，这个算法会对你挺大的。在实际开发中，LMS 算法通过调节滤波器系数，能大大提高音频信号质量，给用户更好的体验

该项目实现了改进的自适应复扩散去校验滤波器 (NCDF)，用于图像去噪。