Matlab除噪

Matlab除噪神器：Clean_rawdata是EEGLAB的一款重要插件，通过重新设计的Clean Rawdata插件（2.0版）界面，该插件即将成为从EEG及相关数据中删除工件的标准方法。Clean_rawdata可以检测并去除数据中的低频漂移、平坦和噪声通道，还可以通过ASR（自动子空间去除）结构检测和去除高振幅的伪影（如眼动、肌肉活动、传感器运动引起的非大脑活动）。此外，该插件通过与已知无伪影的参考数据对比，恢复并揭示EEG背景活动，而这些活动位于伪影过程的子空间之外。请注意，插件会使用信号处理工具箱进行数据预处理和后处理（如漂移、通道和时间窗口清除）；而核心ASR方法（clean_

功能简介：该函数的主要功能是保存除用户指定的变量之外的所有MATLAB工作区变量，提供了与MATLAB内置的SAVE函数相反的效果。使用SAVE函数时，指定的变量会被写入二进制文件，而在SAVEX中，默认保存所有变量，并将用户指定的变量排除在外。用户可以通过变量名称或正则表达式指定排除的变量。 示例用法：1. 使用变量名称排除特定变量：SAVEX filename -exclude var1 var2。2. 使用正则表达式排除变量：SAVEX filename -exclude '^temp.*'。3. 排除多个变量或特定模式：SAVEX filename -exclude var1 '^te

点除和点指数的写法是 MATLAB 里蛮常见又容易混淆的部分，尤其是刚上手的时候。像.*和.^，一个是逐元素相乘，一个是逐元素幂运算，用得不对，结果直接错。这个资源讲得挺清楚，配了些小例子，看一眼就懂，比较适合平时练习或者帮你理清思路。 点除是./，点指数是.^，意思都直白，就是按元素一个个来运算。比如你有两个数组A和B，用A ./ B就是每个对应位置相除，和矩阵除完全不一样。 你要是还不太清楚点运算和普通运算的区别，推荐你看看matlab 点积与点商学习最佳教程，讲得挺细的，还有对比，蛮实用。 另外像图像、特征提取这些方向，经常会用到这种运算。比如在SIFT 特征点配准 Matlab 实现里

除了Matlab回归分析外，其他自变量的回归系数置信区间均包含零点在临界状态。这些自变量的效应将一一被移除（顺序无关）。当模型仅包含Matlab时，具体结果如下表所示：参数估计值和其置信区间为：1. 0.5162 [0.01546, 0.019], 2. -0.05469 [-0.853, 0.7436], 3. 0.6706 [-0.03795, 1.379], 4. 0.1245 [-0.462, 0.6751], 5. -0.04335 [-0.2514, 0.1647], 6. 0.1363 [-0.6958, 0.9684]。模型的RMSE为0.1125，R-square为0.980

Matlab小波去噪程序提供了一个详细的解析，帮助用户理解其工作原理和应用场景。该程序利用小波变换技术，有效去除信号中的噪音，适用于多种实际应用。

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！

这是一个月学习总结的图像预处理结果，包含10种常见的图像去噪方法：巴特沃斯高通滤波、高斯滤波、各向异性扩散、均值滤波、双边滤波、同态滤波、维纳滤波、小波去噪、中值滤波、自适应中值滤波等。这些方法可以有效地改善图像质量，适用于不同的图像处理需求。

MATLAB程序提供信噪比为10的信号加噪功能，用户可根据需求进行调整。

Matlab程序，包括基于BayesShrink和VisuShrink阈值的小波去噪方法的代码，已经过实际验证可靠。

jpeg 压缩图像的去噪，用DnCNN还挺靠谱的。残差学习那套思路用起来蛮顺的，不直接预测干净图像，而是学残差，效果还不错。你要是用过 BM3D、WNNM 那类方法，应该知道它们虽然挺灵活，但速度慢得。这个用卷积神经网络的方式，训练起来也蛮快，尤其是加了批量归一化，收敛稳定多了。代码是用MATLAB写的，思路清晰，逻辑也不绕，看一遍就能跑。里面的场景是高斯白噪声（AWGN），适合做图像增强、超分辨率预这些事。如果你是搞视觉方向的学生或工程师，想找个简单好上手的深度学习图像去噪项目当课程练习或者小项目，这套代码可以直接用，省不少事。你要是更喜欢 PyTorch 实现的？也有类似版本可以参考：Dn