维纳滤波案例研究

图像去噪里的维纳滤波器，算是比较经典的一招了。尤其你用的是 MATLAB，那就更好搞了，它有现成的函数和 FFT 工具配合着用，效率还挺高的。像高斯噪声或者椒盐噪声这种常见场景，维纳滤波基本都能应付。 维纳滤波器的核心思路，就是在频域里对信号和噪声的功率谱动手脚，让恢复后的图像尽量还原原始效果。它不是盲目的去掉噪声，而是尽保留有用信息。你只要知道原始信号和噪声的SNR，滤波器系数就能算出来。 整个过程这么几步：读取图像、频域、算滤波器、滤波、再回到时域。听起来有点多，其实写成脚本之后，用起来也就一条命令的事。你可以用fft2转频域、ifft2转回去，中间用公式算H(f)。 代码逻辑也蛮直观，比

FIR 维纳滤波器的 mex 函数实现，真是挺实用的好东西。直接用 C 写的子例程，配合 MATLAB 搞定 Yule-walker 方程，响应也快，代码也简单。嗯，像lu_decomposition这种运算量大的场景合适。 代码结构还比较清晰，想要继续扩展也方便。你要是习惯写mex，就能体会到 C 和 MATLAB 之间指针转换那点小麻烦，但也算不上难事。用熟了就知道，组合现有 C 库是真的省事。 还挺适合用作模板哦，比如以后想搞均衡器或者DFiltMPFIR也能照着思路写。别忘了看下CT 环去除滤波器那个例子，和这思路也蛮像。 如果你常在 MATLAB 里跑大矩阵计算，建议把LU 分解部分

MATLAB实现图像中值均值维纳滤波源程序代码.zip

这篇文章介绍了一种新开发的基于频域的维纳滤波器算法，专为GPU设计，以增强图像的去斑效果，并考虑了图像的局部特征。该方法在Matlab R2018b环境下开发，要求使用CUDA v9.1和cudnn v7.1.3进行GPU加速。研究由那不勒斯大学“Parthenope”完成，仅限于非营利用途。引用时请参考文献 B. Kanoun、G. Ferraioli、V. Pascazio和G. Schirinzi（2019）。

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利用Matlab及其工具箱进行科学成像案例研究，探索重力测量的应用。

在数据库表中，数据行的位置并非关键，但需根据奇数行和偶数行汇总数据，并在此基础上进行进一步计算。因此，需要查询表中奇数行和偶数行的总数。表名：TBL，字段名：A，主键字段：IDKEY（标识列，种子：1，增长量：1）。

介绍了如何创建一张学生信息表并向表中插入数据的MySQL案例研究。创建的表包括字段：学生编号、姓名、地址、年级、邮箱和性别。