matlab自适应滤波图像去噪 请问大神 自适应滤波图像去噪 和 自适应中值滤波图像去噪的区别具体是什么，同时跪求代码，感谢 最佳答案 匿名用户 1级 2017-05-18 回答 自适应滤波 clear all I1=imread('。
用Matlab软件实现变长NLMS自适应滤波器算法 clear allclose allN=10；滤波器阶数sample_N=500；采样点数A=1；信号幅度snr=10；信噪比t=1：sample_N；length_t=100；期望信号序列长度d=A*sin(2*pi*t/length_t)；期望信号M=length(d)；M为接收数据长度x=awgn(d，snr)；经过信道（加噪声）delta=1/(10*N*(A^2))；计算能够使LMS算法收敛的deltay=zeros(1，M)；h=zeros(1，N)；LMS滤波器系数h_normalized=zeros(1，N)；归一化LMS滤波器系数y1=zeros(1，N)；for n=N：M%系数调整LMS算法x1=x(n：-1：n-N+1)；LMS算法y(n)=h*x1'；e(n)=d(n)-y(n)；h=h+delta*e(n)*x1；NLMS算法y_normalized(n)=h_normalized*x1'；e_normalized(n)=d(n)-y_normalized(n)；h_normalized=h_normalized+e_normalized(n)*x1/(x1*x1')；enderror=e.^2；LMS算法每一步迭e799bee5baa6e997aee7ad94e59b9ee7ad9431333264636235代的均方误差error_normalized=e_normalized.^2；NLMS算法每一步迭代的均方误差for n=N：M%利用求解得到的h，与输入信号x做卷积，得到滤波后结果x2=x(n：-1：n-N+1)；y1(n)=h*x2'；y2(n)=h_normalized*x2'；endsubplot(411)plot(t，d)；axis([1，sample_N，-2，2])；subplot(412)plot(t，x)；subplot(413)plot(t，y)；subplot(414)plot(t，y_。
谁有基于自适应滤波的语音增强的matlab程序 %在噪声环境下语音信号的增强语音信号为读入的声音文件噪声为正态随机噪声sound=wavread('c12345.wav')；count1=length(sound)；noise=0.05*randn(1，count1)；for i=1：count1signal(i)=sound(i)；endfor i=1：count1y(i)=signal(i)+noise(i)；end在小波基'db3'下进行一维离散小波变换[coefs1，coefs2]=dwt(y，'db3')；[低频 高频]count2=length(coefs1)；count3=length(coefs2)；energy1=sum((abs(coefs1)).^2)；energy2=sum((abs(coefs2)).^2)；energy3=energy1+energy2；for i=1：count2recoefs1(i)=coefs1(i)/energy3；endfor i=1：count3recoefs2(i)=coefs2(i)/energy3；end低频系数进行语音信号清浊音的判别zhen=160；count4=fix(count2/zhen)；for i=1：count4n=160*(i-1)+1：160+160*(i-1)；s=sound(n)；w=hamming(160)；sw=s.*w；a=aryule(sw，10)；sw=filter(a，1，sw)；sw=sw/sum(sw)；r=xcorr(sw，'biased')；corr=max(r)；为清音（unvoice）时，输出为1；为浊音（voice）时，输出为0if corr>；=0.8output1(i)=0；elseif corroutput1(i)=1；endendfor i=1：count4n=160*(i-1)+1：160+160*(i-1)；if output1(i)=1switch abs(recoefs1(i))case abs(recoefs1(i))recoefs1(i)=0；。
编写用均值滤波去噪的matlab程序，用两种方法实现.（重谢） 方法一：filter2clear all；I=imread('lena.bmp')；读入预处理图像imshow(I)显示预处理图像K1=filter2(fspecial('average'，3)，I)/255；进行3*3均值滤波K2=filter2(fspecial('average'，5)，I)/255；进行5*5均值滤波K3=filter2(fspecial('average'，7)，I)/255；进行7*7均值滤波figure，imshow(K1)figure，imshow(K2)figure，imshow(K3)方法二：双循环语句，移动平均法均值滤波clc，clear；f=imread('lena.bmp')；subplot(121)，imshow(f)，title('原图')；f1=imnoise(f，'gaussian'，0.002，0.0008)；subplot(222)，imshow(f1)，title('添加高斯噪声图')；k1=floor(3/2)+1；k2=floor(3/2)+1；X=f1；[M，N]=size(X)；uint8 Y=zeros(M，N)；funBox=zeros(3，3)；for i=1：M-3for j=1：N-3funBox=X(i：i+3，j：j+3)；s=sum(funBox(：))；h=s/9；Y(i+k1，j+k2)=h；end；end；Y=Y/255；subplot(122)，imshow(Y)，title('均值滤波')；实现图：
自适应滤波中误差信号如何迭代为纯净信号？ 有一种自适应滤波降噪是把含噪信号作为期望信号，噪声相关信号作为输入信号，最后通过迭代得到的误差信号…
lms自适应滤波效果很差？ 我写了一个lms自适应滤波小程序，得到的滤波结果极其糟糕，能不能帮我看看，我这程序有什么问题？[v，fsv]…
matlab实现卡尔曼自适应滤波逆系统辨识 考虑如图所示的基带等效数据传输系统，发送符号xk经ISI是真信道传输，叠加高斯加性白噪声，设发送信号采用QPSK调制，即xk=(±1±j)/。
自适应滤波器LMS算法对声信号噪声的滤除用MATLAB编程怎么做啊？ >；>；clear all；g=100；N=256；k=16；pp=zeros(g，N-k)；u=0.01；for q=1：g，t=1：N；a=1；s=a*sin(0.05*pi*t)；figure(1)；subplot(3，1，1)plot(t，real(s))；title('信号s时域波形')；xlabel('n')；ylabel('s')；axis([0，N，-a-1，a+1])；xn=awgn(s，5)；y=zeros(1，N)；y(1：k)=xn(1：k)；w=zeros(1，k)；e=zeros(1，N)；for i=(k+1)：N，XN=xn((i-k+1)：i)；y(i)=w*XN'；e(i)=s(i)-y(i)；w=w+u*e(i)*XN；endpp(q，：)=(e((k+1)：N)).^2；endsubplot(3，1，2)plot(t，real(xn))；title('信号s加噪e79fa5e98193e78988e69d8331333335313833声后的时域波形')；subplot(3，1，3)plot(t，real(y))；title('自适应滤波后的输出时时域波形')；for c=1：N-k；bi(c)=sum(pp(：，c))/g；end；figure(2)；T=1：N-k；plot(T，bi，'b')；hold on
急求大神帮助 相对一幅图像进行降噪处理 求能把自适应滤波和小波软阈值降噪的matlab代码 自适应滤波clear allI1=imread('1.jpg')；I=rgb2gray(I1)；J=imnoise(I，'gaussian'，0，0.05)；添加均值为0，方差为0.05的高斯噪声K1=wiener2(J，[5，5])；figureimshow(J)；title('加入高斯噪声图像')；figureimshow(K1)；title('5*5窗口自适应滤波')；小波软阈值clear allI1=imread('1.jpg')；I=rgb2gray(I1)；J=imnoise(I，'gaussian'，0，0.05)；添加均值为0，方差为0.05的高斯噪声[Cr，Sr]=wavedec2(J，2，'sym4')；thr=Donoho(J)；J_soft=wdenoise(xr，'gbl'，'s'，thr，'sym4'，2)；figure；imshow(J_soft)；用到的函数function thr=Donoho(x)用Donoho通用阈值公式计算阈值 x为要进行处理的图像thr=delta*sqrt(2*log(n))n为信号的长度或尺寸delta=MAD/0.6745-经验公式，其中MAD为小波分解后高子带系数的中值n=prod(size(x))；图像尺寸计算delta[C，S]=wavedec2(x，1，'db1')；小波分解d=C(prod(S(1，：))+2*prod(S(2，：))+1：end)；HH子带系数delta=median(abs(d))/0.6745；计算阈值thr=delta*sqrt(2*log(n))；用到的函数function X=wdenoise(x，measure，sorh，thr，wname，n)阈值去噪函数x为带噪声图像measure表示全局或局部sorh表示软硬阈值方法thr为阈值wname为小波函数名n为。
matlab高斯低通滤波函数的使用与理解（附源码），图像处理领域中，高斯低通滤波是一种使用的去噪滤波，可用于去除高斯噪声（很多噪声都近似属于高斯噪声，因为正太分布广泛。
