基于改进的阈值高斯脉冲信号去噪（含Matlab源码）

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本文介绍了数字信号处理中针对高斯脉冲噪声的一种去噪方法，通过改进的阈值策略。详细阐述了算法步骤，包括信号导入、噪声标准差估计、设定阈值（3倍标准差）、去噪处理以及结果展示。提供了Matlab源代码示例，强调实际应用可能需要根据需求调整优化。

基于改进的阈值高斯脉冲信号去噪（含Matlab源码）

在数字信号处理的领域中，噪声是一个常见的问题。高斯脉冲噪声是一种特殊的噪声类型，其特点是在信号中出现离群值或异常值。为了减少这种噪声对信号质量的影响，我们可以采用阈值去噪的方法。本文将介绍一种基于改进的阈值高斯脉冲信号去噪方法，并提供相应的Matlab源代码。

算法步骤如下：

  1. 导入信号：首先，将待处理的高斯脉冲信号导入Matlab环境中。假设信号存储在名为"signal"的向量中。
signal = [your signal]; % 替换为实际的信号数据
  1. 估计噪声标准差：通过计算信号的标准差来估计噪声的强度。这可以通过Matlab内置函数std实现。
noise_std = std
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【信号去噪】基于改进的阈值高斯脉冲信号去噪含Matlab源码
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1 简介 为了有效消除信号中的噪声,提出一种改进小波阈值算法的信号去噪 方法.首先分析软阈值和硬阈值小波方法的优缺点,构造了一种任意阶可导的新阈值函数,然后通过调节参数的值来更好的获得阈值估计,最后在Matlab 2012平台对其去噪性能进行仿真测试.结果表明,相通于其它信号去噪方法,本文方法提高了信号的信噪比,降低了均方误差,达到了更好的消噪效果,具有更 高的实际应用价值. 2 部分代码 close all;clc;clear;format short g;Fs=50*128;N=20
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Matlab图像中加入脉冲噪声、高斯噪声并用均值滤波、中值滤波进行滤波处理
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1 简介 为了有效消除信号中的噪声,提出一种改进小波阈值算法的信号去噪 方法.首先分析软阈值和硬阈值小波方法的优缺点,构造了一种任意阶可导的新阈值函数,然后通过调节参数的值来更好的获得阈值估计,最后在Matlab 2014平台对其去噪性能进行仿真测试.结果表明,相通于其它信号去噪方法,本文方法提高了信号的信噪比,降低了均方误差,达到了更好的消噪效果,具有更 高的实际应用价值. 2 部分代码 fs = 44100; dt = 1/fs;​T16 = 0.125;​t16 = [0:dt:T16];[t
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